定义数据种类,需要修改的地方在mmdetection/mmdet/datasets/coco.py。把CLASSES的那个tuple改为自己数据集对应的种类tuple即可。例如: CLASSES = ('bicycle', 'car', 'bus', 'person','tvmonitor') 1. 接着在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...
在MMDetection中,你可以通过修改配置文件来指定你要使用的模型、数据集和训练参数。你可以找到一些预定义的配置文件在configs目录下。为了使用Faster R-CNN模型,你需要选择一个与Faster R-CNN相关的配置文件,例如configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py。 4. 开始训练 当你准备好配置文件后,你可以使...
https://github.com/open-mmlab/mmdetectiongithub.com/open-mmlab/mmdetection 欢迎star 1 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 简介 Faster R-CNN (Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks) 是目标检测领域最为经典的方法之一,通过 RPN(Region Proposal Networks) 区域提取...
而 R-CNN 面对的 anchor 是动态稀疏的,RPN 阶段基于 anchor 进行分类回归对应于 R-CNN 阶段基于候选框进行分类回归,思想是完全一致的,故 Faster R-CNN 类算法叫做 two-stage,因此可以简化为 one-stage + RoI 区域特征提取 + one-stage。
以voc数据集,faster_rcnn为例 修改schedule_1x.py文件 修改最后一行的训练epoch 修改配置文件(/home/lhh/workspace/AnacondaProjects/mmdetection/mmdetection/configs/fast_rcnn)中的fast_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py设置配置文件的位置,数据类型的位置 创建文件夹work_dir保存训练过程及结果 ...
本文记录 mmdetection 对 Faster RCNN 训练的流程,包括标签获取,anchor 生成,前向训练,以及各步骤中 tensor 的形状,仅供复习用处。mmdetection 版本为 2.11.0。 整体流程 Faster RCNN 作为二阶段检测器,第一阶段在特征图上生成密集的 anchor,通过简单的卷积筛选掉一些置信度很低的 anchor,并且控制正负样本 anchor 的...
faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py文件位于目录mmdetection/configs/faster_rcnn/下面,主要内容如下: _base_ =['../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py','../_base_/datasets/coco_detection.py','../_base_/schedules/schedule_1x.py','../_base_/default_runtime.py'] ...
faster rcnn训练自己的数据集 数据集 github 百度云 rcnn训练自己的数据集 faster rcnn数据集 一、训练(trainval)1. 制作voc格式的kitti数据集,并链接到data/数据集软链接 格式ln -s $VOCdevkit VOCdevkit2007我们的:(这三个都要链过去,只链一个1819不够的)cd data/ln -s /home/zhaoxl/jiaqun/lujialin...
经过训练后,你可以使用训练好的模型权重进行数据集预测,以下是测试步骤: 代码语言:javascript 复制 python tools/test.py./checkpoints/faster-rcnn_r50_fpn_1x_coco.py./checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth--show-dir/root/workspace/mmdetection-3.3.0/result/ ...
mmdetection3.0.0是通过一个配置文件来定义数据格式,网络模型,训练测试超参数等等所有的属性。因此,编写一个配置文件即可。值得注意的是官方文档的微调代码给的示例配置文件采取的mask-rcnn模型,如果你只想做目标检测而不是分割的话,请用faster-rcnn。因为mask-rcnn的配置文件写起来更麻烦,而且分割部分也对检测来说是...