广泛使用的目标检测框架,如Detectron2、MMDetection和YOLOv5,在ImageNet和MSCOCO等数据集上提供预训练的权重。这允许使用更小的数据集和更短的训练跨度来对模型进行微调,而不是使用大数据集从头开始进行训练。 这些常见的数据集大多涉及低分辨率的图像(640×480),它们具有相当大的目标和较大的像素覆盖(平均覆盖图像高度...
Detectron2是大名鼎鼎的Facebook AI Research开发的下一代算法库,提供最先进的检测和分割算法。它是Detectron和maskrcnn-benchmark的继承者。它支持Facebook中的许多计算机视觉研究项目和生产应用。 Fig.Instance prediction using pre-trained Detectron2 model Pros: It has been designed to be modular, flexible, an...
广泛使用的目标检测框架,如Detectron2、MMDetection和YOLOv5,在ImageNet和MSCOCO等数据集上提供预训练的权重。这允许使用更小的数据集和更短的训练跨度来对模型进行微调,而不是使用大数据集从头开始进行训练。 这些常见的数据集大多涉及低分辨率的图像(640×480),它们具有相当大的目标和较大的像素覆盖(平均覆盖图像高度...
MMEngine 对数据加载和模型训练的性能与内存瓶颈进行了优化,在此基础上,MMDetection 3.0 进一步对检测模型的训练推理进行了分析优化,在 RetinaNet、FCOS、Faster R-CNN、Mask R-CNN 4 个常见基础模型的训练和测试速度上均有显著提升,超越了 Detectron2(Cascade Mask R-CNN 的实现也在优化中)。 MMDetection 3.0 和 ...
支持用少量代码训练不同的任务,例如仅使用 80 行代码就可以训练 ImageNet(原始 PyTorch 示例需要 400 行)。轻松兼容流行的算法库(如 TIMM、TorchVision 和 Detectron2)中的模型 -2.接口统一的开放架构: 使用统一的接口处理不同的算法任务,例如,实现一个方法并应用于所有的兼容性模型。
SF技术是一种基于图像切片的微调方法,它通过从图像中提取出包含小目标的切片,然后对这些切片进行单独的微调,从而提高模型对小目标的检测精度。这种方法在Detectron2、MMDetection和YOLOv5等框架中都可以实现。 具体来说,我们可以先使用预训练好的模型对图像进行初始检测,然后筛选出包含小目标的候选框。接着,我们根据这些...
_base_='./faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'model=dict(backbone=dict(norm_cfg=dict(requires_grad=False),norm_eval=True,style='caffe',init_cfg=dict(type='Pretrained',checkpoint='open-mmlab://detectron2/resnet50_caffe')))# use caffe img_norm ...
2. 使用config文件中包含使用的框架、数据集信息,以及训练中的一些参数配置。 使用config文件中包含使用的框架、数据集信息,以及训练中的一些参数配置。可以直接使用mmdetection的configs文件夹下的配置文件,需要针对性修改一些信息,如数据库的类型dataset_type以及数据库的路径data_root,其次train与test数据信息中的标注文件...
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 有了项目的概念之后,我们就知道需要安装两个库:MMCV和MMDetection ...
小目标Trick | Detectron2、MMDetection、YOLOv5都通用的小目标检测解决方案#人工智能 #计算机视觉算法 #计算机视觉 #计算机视觉目标检测 #工业自动化 #自动化 #智能制造 #少儿编程 #算法工程师的日常 - AI-人工智能技术于20220323发布在抖音,已经收获了27.9万个喜欢,来