参考1:【目标检测】手把手教你如何使用MMDetection训练自己的数据集-CSDN博客 参考2:Qbert:MMdetection训练自己的数据集 获取每类训练结果 方法1 在workdir文件中找到你需要测试的模型的config.py和pth权重 在config.py中test_evaluator中加入 outfile_prefix = './work_dirs/box_test.json' 参考[MMDetection]生成测试...
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,...
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...
在MMDetection中,所有的参数都使用字典dict的形式构建。 先看主要模型model,这里指定了backbone的结构,init_cfg为默认参数,后续载入模型会将其进行覆盖。 后面是train_pipeline和test_pipeline,定义了数据预处理的各种方式。 最后看第一行的_base_,这里相当于引用了另一个文件./faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py的内...
图2 Slicing Aided Fine-tuning(SF) 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...
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...
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...
3.3.2 img 在detectron2_repo/目录下新建img文件,这个文件用来存储输入和输出图片 3.3.3、 original、detection、detection.csv 在img文件夹下创建original、detection、detection.csv original用于存放输入的图片 detection用于存放检测后的图片 detection.csv是faster rcnn算法计算出来的人的坐标数据,然后转换为via可识别的...
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...