python image_demo.py 128.jpg work_dirs/mask-rcnn_r50_fpn_1x_coco.py --weights work_dirs/epoch_12.pth --show 在output中有json文件生成,可以通过下面代码读取json文件,生成二值化掩膜图像 readjson.py #!--*-- coding: utf- --*-- import numpy as np import pycocotools.mask as mask_...
mim download mmdet --config rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco --dest . python demo/image_demo.py demo/demo.jpg rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco.py --weights rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.pth --device cpu 你会在当前文件夹中的outputs/vis文件夹中看到一个新的图像demo.j...
mmdet 学习记录 为了更好地进行目标检测学习,了解下mmdet。 本次学习安装的mmdet版本为2.8.0, mmcv版本为1.3.17。 安装好后的测试代码实际上在官网的project中demo中,为image_demo中,这样才能进行弹窗显示。教程中的那种代码只要能不出现报错就说明安装成功了。
大多算法都将 3D 点云变换到 2D 网格 (grid),再用 2D CNN 处理,常见的 2D 网格表征有前视图 (frontal view-image), range image, 鸟瞰图 (bird's-eye-view, BEV image) 等;当然也有直接对点进行操作的方法,例如 RandLA-Net 等。
这里也稍微提一下室外场景分割的做法,因为需要一次性处理所有场景点,受限于显存和计算量等,大多算法都将 3D 点云变换到 2D 网格 (grid),再用 2D CNN 处理,常见的 2D 网格表征有前视图 (frontal view-image), range image, 鸟瞰图 (bird's-eye-view, BEV image) 等;当然也有直接对点进行操作的方法,例如...
py ${IMAGE_FILE} ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} ${MODEL_NAME} [--inference-addr ${INFERENCE_ADDR}] [--device ${DEVICE}] 示例:python tools/deployment/test_torchserver.py demo/demo.JPEG configs/resnet/resnet50_8xb256-rsb-a1-600e_in1k.py checkpoints/resnet50_8xb256-rsb-a1-600...
'mmcv.image.colorspace', 'PIL._version', 'PIL', 'defusedxml.common', 'defusedxml', 'xml.etree', 'xml.etree.ElementPath', '_elementtree', 'xml.etree.ElementTree', 'defusedxml.ElementTree', 'PIL.ImageMode', 'PIL.TiffTags', 'PIL._binary', 'PIL._util', 'PIL._imaging', 'cffi.lock'...
python demo/image_demo.py demo/demo.jpg \ configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py \ checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth \ --device cpu 摄像头样例 这是使用摄像头实时图片的推理脚本。 python demo/webcam_demo.py \ ${CONFIG_FILE} \ ${CHECKPOINT...
.github Fix script to install ruby (#4360) 4年前 configs Fix config tag (#4497) 4年前 demo Update model url from aws to aliyun (#4349) 4年前 docker support to use pytorch 1.6 in docker (#3905) 4年前 docs Update documentation about the deprecation of train_cfg/test_cfg (#4489) ...
img = 'demo/demo.jpg' img = cv2.imread(img) apply the model to the image and get the output result = inference_detector(model, img) img = mmcv.imconvert(img, 'bgr', 'rgb') visualizer.add_datasample( name='result', image=img, ...