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。
mmdetection对coco数据优先支持。所以在开始之前建议把自己数据修改为标准的coco格式,各种类型数据转coco格式脚本见: 转换工具箱。 此部分代码是Fork-点击这里。mmdetection的安装、入门、模型汇总、实现细节 初…
完成自己数据格式转成COCO,为数据集配置calass (1)猛男程序员-狗蛋:mmdetection-(1)数据转COCO格式 根据(1)了解自己数据转成COCO重点,然后写一个简单脚本即可。 1.构建数据处理class 假设使用的是KITTI数据集,只需要识别Car,Pedstrians, Cyclist。 (1)在 mmdetction/mmdet/datasets文件夹下新建自己数据集名称的py...
: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
支持自己设置验证集、测试集的数目 tips:单独跑的时候,建议把voc_annotations='././VOC/Annotations/'#remember to modify the path改为绝对路径防止出错 运行后得到的COCO数据集是这样的: COCO数据集格式 【1】在mmdetection中使用COCO数据集 修改mmdetection代码: ...
3、voc转coco脚本 3.1 文件夹准备 由于mmdetection中大多数模型实质上仅支持coco数据集,即coco数据集应用更加广泛。因此,这里我们首先制作一个coco数据集。这里采用的是将voc2007转成coco。同时数量也比较小。这里贴出转换脚本: 说下数据集摆放格式,即需要在VOC2007文件夹同级下新建三个空文件夹(train2017,val...
使用最新的mmdetection框架的mask rcnn使用自己的数据集去训练多种类别的模型时出现了一个问题,比如训练35种类别,训练出来的模型识别跟mmdet/evaluation/functional/class_names.py文件和mmdet/datasets/coco.py中放入的类别的顺序有关,只要有一个放置错误,识别时类别就会反过来,而且我并不能知道这个多类别在文件放置的...
open-mmlab/mmdetectionPublic NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork9.5k Star29.6k New issue Open stillbetteropened this issueJul 6, 2024· 1 comment Open opened this issueJul 6, 2024· 1 comment stillbettercommentedJul 6, 2024 ...
支持自己设置验证集、测试集的数目 tips:单独跑的时候,建议把voc_annotations = '././VOC/Annotations/' #remember to modify the path改为绝对路径防止出错 运行后得到的COCO数据集是这样的: COCO数据集格式 【1】在mmdetection中使用COCO数据集 修改mmdetection代码: 1. CLASSES mmdetection/mmdet/datasets/coco.py...
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 | |--- ...