由于3D 本身数据的复杂性和 MMDetection3D 支持任务(点云 3D 检测、单目 3D 检测、多模态 3D 检测和点云 3D 语义分割等)和场景(室内和室外)的多样性,整个框架结构相对复杂,新人用户的上手门槛相对较高。所以我们推出新的系列文章,让各个细分方向的用户都能轻松上手 MMDetection3D,基于框架进行自己的研究和开发。在...
首先安装之前,需要先简单了解一下MMDetection的架构,整体架构如下图所示[1]: MMDetection的底层是使用PyTorch进行编写,再上一层是MMCV,这个工具包提供了一些通用工具类和训练,检测工具。 MMDetection仅仅是多个Codebases中的其中一个,除此之外,还有专用于图像分类的MMClassification,用于目标追踪的MMTracking等。 安装 有了...
上述流程对应 MMDetection 代码构建流程,理解每个组件的作用不仅仅对阅读算法源码有帮助,而且还能够快速理解新提出算法对应的改进部分。下面对每个模块进行详细解读。 2.1 训练核心组件 训练部分一般包括 9 个核心组件,总体流程是: 任何一个 batch 的图片先输入到 backbone 中进行特征提取,典型的骨干网络是ResNet 输出的...
Performance 稍高:由于 PyTorch 官方 model zoo 里面的 ResNet 结构和 Detectron 所用的 ResNet 有细微差别(mmdetection 中可以通过 backbone 的 style 参数指定),导致模型收敛速度不一样,所以我们用两种结构都跑了实验,一般来说在 1x 的 lr schedule 下 Detectron的会高,但 2x 的结果 PyTorch 的结构会比较高。
由于3D 本身数据的复杂性和 MMDetection3D 支持任务(点云 3D 检测、单目 3D 检测、多模态 3D 检测和点云 3D 语义分割等)和场景(室内和室外)的多样性,整个框架结构相对复杂,新人用户的上手门槛相对较高。所以我们推出新的系列文章,让各个细分方向的用户都能轻松上手 MMDetection3D,基于框架进行自己的研究和开发。在...
速看MMDetection工具的终极指南 MMDetection 是一个基于 PyTorch 的目标检测开源工具箱。它是 OpenMMLab 项目的一部分。主分支代码目前支持 PyTorch 1.8 及其以上的版本。 使用前提 (1)mmdet使用手册地址 https://mmdetection.readthedocs.io/zh-cn/latest/user_guides/index.html#id2...
所以在MMDetection上搭建一个算法,我们要做的事情只有3件:准备数据集、编写Config文件、调用框架自带的train.py开始训练。 我们先从MMDetection自带的RetinaNet开始,在COCO数据集上打通训练和测试流程。 3.1 准备数据集 MMDetection已经实现了COCO数据集的处理,我们这里就直接使用COCO 2014数据集。下载好的...
首先安装之前,需要先简单了解一下MMDetection的架构,整体架构如下图所示[1]: MMDetection的底层是使用PyTorch进行编写,再上一层是MMCV,这个工具包提供了一些通用工具类和训练,检测工具。 MMDetection仅仅是多个Codebases中的其中一个,除此之外,还有专用于图像分类的MMClassification,用于目标追踪的MMTracking等。
丰富的算法实现:MMDetection支持多种主流的对象检测算法,如Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLOv3等,用户可以根据实际需求选择合适的算法进行训练和推断。 简洁易懂的API设计:MMDetection的API设计简洁明了,即使是非专业读者也能快速上手。用户可以通过简单的配置文件和代码调用,实现对象的训练和推断。 高效性能:MMDetection...
# hook是分优先级插入到list中的,在MMdetection中不同的HOOK是有优先级的,为什么呢?稍后在hook的调用中解释哈 foriinrange(len(self._hooks) -1,-1,-1): ifpriority >= self._hooks[i].priority: self._hooks.insert(i +1, hook) inserted =True ...