通过PaddleDetection调用训练好的cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco模型,验证的时候发现大部分的图片都是可以正常检测的,偶尔会有报错的情况,检测所用的图片都是相同的环境下拍出来的,没有存在差异,真是奇怪! 0 收藏 回复 全部评论(4) 时间顺序 李长安 #2 回复于2021-08 偶尔报错的话我觉得差不多是图像读...
上文有提到配置文件cascade_rcnn_r50_fpn_20e_coco.py继承自cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py继承自_base_下的一系列文件 _base_ = [ '../_base_/models/cascade_rcnn_r50_fpn.py', '../_base_/datasets/coco_detection.py', '../_base_/schedules/schedule...
cascade-mask-rcnn_r101-caffe_fpn_1x_coco.py cascade-mask-rcnn_r101-caffe_fpn_ms-3x_coco.py cascade-mask-rcnn_r101_fpn_1x_coco.py cascade-mask-rcnn_r101_fpn_20e_coco.py cascade-mask-rcnn_r101_fpn_ms-3x_coco.py cascade-mask-rcnn_r50-caffe_fpn_1x_coco.py casca...
下载一个faster_rcnn_r50_fpn_1x的预训练模型,保存到mmdetection/checkpoints目录下,运行下面的代码,如果能显示图片,说明安装成功了。 frommmdet.apisimportinit_detector,inference_detector,show_resultimportmmcvconfig_file='configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py'checkpoint_file='checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn...
MMdetection已经包含了Cascade Mask R-CNN的实现。我们可以通过修改配置文件来构建模型。 python # 导入必要的库 from mmdet.models import build_detector from mmdet.config import Config # 指定配置文件的路径 config_file = 'configs/cascade_rcnn/cascade_mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py' # 加载配置文件并构...
config文件依然为configs/cascade_rcnn/cascade_rcnn_r50_fpn_20e_coco.py。训练权重可在mmdetection仓库中下载,下载方式见视频例所示。除此之外,test脚本要求 "--out", "--eval", "--format-only", "--show" or "--show-dir"几个参数中必须指定一个,本例以指定参数--show进行演示,具体设置方式见视频(...
基于CNN目标检测方法(RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,Mask-RCNN,YOLO,SSD)行人检测 1.2 Fast-RCNNFast-RCNN为了解决特征提取重复计算问题而诞生,并且Fast-RCNN巧妙的将目标识别与定位放在同一个CNN中构成Multi-task模型。...Faster-RCNN可以看成是RPN和FastRCNN模型的组合体,即Faster-RCNN= RPN + Fast-RCNN...
python python train_cascade_fpn.py --dataset pascal_voc--net res101 --bs 1 --nw 1 --lr 0.001 --lr_decay_step 8 --cuda Change dataset to "coco" or 'vg' if you want to train on COCO or Visual Genome. Test Faster R-CNN and generate json outputs If you want to evlauate the...
| R-50-FPN | caffe | 3x | 5.7 | | 44.0 | 38.1 | [config](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/master/configs/cascade_rcnn/cascade_mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain_3x_coco.py) | [model](https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/cascade_rcnn/cascade_mask_rcnn_r50...
与其相关联的文件为mmdet/apis/train.py,其中的train_detector函数在tools/train.py中被调用。 数据读取 配置文件configs/cascade_rcnn/cascade_rcnn_r50_fpn_20e_coco.py中的配置信息继承自cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py _base_ = './cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py' # learning policy lr_config...