MMDetection是一个基于PyTorch的开源目标检测工具箱,提供了多种目标检测算法的实现,包括Faster R-CNN。在本文中,我们将介绍如何在COCO数据集上使用MMDetection来训练和测试Faster R-CNN模型。 1. 环境配置 首先,你需要确保你的系统中安装了必要的依赖库。MMDetection需要Python 3.6或更高版本,以及PyTorch 1.0或更高版本。
2.coco_classes 在mmdetection/mmdet/core/evaluation/class_names.py修改coco_classes数据集类别,这个关系到后面test的时候结果图中显示的类别名称: def coco_classes(): return [ '瓶盖破损', '瓶盖变形', '瓶盖坏边', '瓶盖打旋', '瓶盖断点', '标贴歪斜', '标贴起皱', '标贴气泡', '喷码正常', '...
这里主要是用 mmdetection自带的,可以根据自己标注要本适当修改,鄙人使用下来感觉,不是很好,需要根据自己需求修改一下。 mmdetection/tools/data_convert/image2coco.py importargparseimportosfrommmengine.fileioimportdump,list_from_filefrommmengine.utilsimportmkdir_or_exist,scandir,track_iter_progressfromPILimportIm...
【1】在mmdetection中使用COCO数据集 修改mmdetection代码: 1. CLASSES mmdetection/mmdet/datasets/coco.py 把文件中的CLASSES修改 修改后的CLASSES 2.coco_classes 在mmdetection/mmdet/core/evaluation/class_names.py修改coco_classes数据集类别 修改后的coco_classes 3. 修改num_classes 在configs中找到自己想要用的网...
MMdetection2.X配置与使用COCO格式数据集的记录。 一、按照官方文档配置并测试demo 可以按照官方网站或者mmdetection-master中readme进行配置 二、将COCO格式的数据集划分为训练、验证集并放入data文件夹下 目录形式如下 三、修改配置文件 以cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco为例 ...
在MMDetection中,可以通过以下步骤获取VOC数据集: (1) 下载VOC数据集 需要从VOC全球信息站或其他数据集全球信息站上下载VOC数据集的压缩包,并解压到指定的文件夹中。 (2) 转换数据格式 MMDetection支持的数据格式包括COCO格式和Pascal VOC格式,因此需要将下载的VOC数据集转换成MMDetection可以识别的格式,一般是将标注...
:book: 首先需要准备好数据集,这里有labelme标签数据转coco数据集标签的说明:labelme转coco数据集 - 一届书生 - 博客园 (cnblogs.com) 1. 准备工作目录 我们的工作目录,也就是mmdetection目录,如下所示: |-- configs | |-- _b
方案三:我试了一下,还是没有用,感觉这是MMdetection的一个BUG,然后分别打印出来 报错中的 label self.cat_ids,1 在完成方案一和方案二之后 如果label超出了你设置的类数量范围,可以检查config文件中关于model原始的config(一般在_base_文件夹下的model子文件夹下)的 num_classes=3;...
简介:本文介绍了如何使用mmdetection的cascade-rcnn和faster-rcnn模型在COCO数据集上进行训练,并对训练结果进行可视化的过程。我们将详细记录参数含义,并使用Matplotlib和OpenCV等工具进行数据标注统计信息的可视化和目标检测、图像分割结果的可视化,以便于读者更好地了解数据集的标注分布、特征以及算法的性能和效果。
使⽤mmdetection训练⾃⼰的coco数据集（免费分享⾃制数据集⽂件）⾸先需要准备好数据集，这⾥有labelme标签数据转coco数据集标签的说明：1. 准备⼯作⽬录 我们的⼯作⽬录，也就是mmdetection⽬录，如下所⽰：|-- configs | |-- _base_| |--- ...|-- data | |--- ...