pip install -r requirements/build.txt 2. 数据准备 接下来,你需要准备COCO数据集。COCO数据集是一个用于目标检测、分割和字幕生成的大规模数据集。你可以从官方网站上下载数据集,并按照MMDetection的数据格式要求将其组织好。 3. 配置Faster R-CNN模型 在MMDetection中,你可以通过修改配置文件来指定你要使用的模型...
Cascade R-CNN和Faster R-CNN是两种流行的目标检测算法,它们在COCO等标准数据集上取得了卓越的性能。本文将介绍如何使用这两种算法在自定义的COCO数据集上进行训练,并分享实践经验。 二、数据准备 在开始训练之前,我们需要准备自定义的COCO数据集。COCO数据集是一种用于目标检测、分割和标题生成的大型图像数据集,包含...
数据格式 三、配置 1.主要配置文件[3] 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...