mmdetection数据处理pipline结果可视化仅查看训练图像并计算std与mean查看训练图像并显示bbox 参考《mmdetection 和 mmclassification的dataloader可视化》,但可能是版本不同不能直接使用,本人进行了修改。 仅...
目标检测库:https://github.com/open-mmlab/mmdetection 1、部署: 参照https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/get_started.md安装环境 注意版本,我试验后可用的如下: conda create -...
我们基本上将模型组件分为 5 种类型。 骨干:通常是一个 FCN 网络来提取特征图,例如 ResNet、MobileNet。 颈部:骨干和头部之间的组件,例如FPN、PAFPN。 head:特定任务的组件,例如 bbox 预测和掩码预测。...
找了一个torch版本为1.5.1+cu101的docker环境,然后安装mmdetection环境 pip install mmcv-full git clone https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection cd Swin-Transformer-Object-...
imgs_per_gpu表示一块gpu训练的图片数量,imgs_per_gpu的值会影响终端输出的显示
mmdetection 默认是不开启tensorboard的,如果你想要打开,首先找到 mmdetection/configs/_base_/default_runtime.py 打开后 log_config = dict( interval=50, hooks=[ #dict(type='TextLoggerHook'), dict(type...
mmdetection2.17将模型分为5种类型,本文将围绕这五种类型逐一介绍如何自定义修改: backbone::用一个 FCN network(全卷积网络)去提取 featuremap, 比如:ResNet, MobileNet。 neck: 是 backbones 和 heads 模块的...
win10中使用anaconda对mmdetection进行配置
此教程基于已经安装了(Anaconda)深度学习环境。
在 COCO 数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集(例如 CityScapes 和 KITTI 数据集)的良好预训练模型。本教程指导用户将Model Zoo 中提供的...为了减轻编写整个配置的负担并减少错误,MMDetection V2.0 支持从多个
miniconda下载地址:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html根据提示安装好。
MMDetection 支持在 Linux,Windows 和 macOS 上运行。它需要 Python 3.7 以上,CUDA 9.2 以上和 PyTorch 1.8 及其以上。从下载并安装 Miniconda。创建并激活一个 conda 环境。基于安装 PyTorch。使用安装和。在 ...
mmdetection_1-环境安装mmdetection2.18.0 安装mmdection2.18.0版本 官方安装步骤:https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/get_started.md 环境 操作系统:ubuntu20.04 显卡:3080Ti 显卡驱动...
MMDetection 支持在不使用 ground-truth 标注的情况下对模型进行测试,这需要用到 CocoDataset。如果你的数据集格式不是 COCO 格式的,请将其转化成 COCO 格式。如果你的数据集格式是 VOC 或者 Cityscapes,你可以...
MMDetection模型部署