注:可以选择评估方式 --eval ,对于 COCO数据集,可选 bbox 、segm、proposal ;对于 VOC 数据集,可选 map、recall也可以选择 --out ,指定测试结果的 pkl 输出文件。注:可以根据上面 --out 保存的结果 pkl 文件计算指标,而无需重新跑。 python tools/analysis_tools/eval_metric.py example_faster_rcnn_export...
2 如果是没有问题的;那肯定就是 self.cat_ids的维度小于你设置的类的数量,那可以选择简单粗暴一些,直接在mmdet/evaluation/metrics/coco_metric.py 中的 def compute_metrics(self, results: list) -> Dict[str, float]:部分,直接修改 self.cat_ids = [0, 1] ;问题肯定就被就解决了方案四: 【最终】...
解决办法: 打开MMDetection项目目录下的configs/base/datasets/coco_detection.py文件。 找到数据预处理相关的配置部分,找到’ImageToTensor’,并将其替换为’DefaultFormatBundle’。 保存文件并重新运行代码,即可解决该问题。 二、训练好的模型无法预测 在进行模型预测时,可能会遇到RuntimeError错误,提示类似于:Attempting ...
python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve work_dirs/aitod_faster_r50_rfla_kld_1x/20230821_165348.log.json --keys bbox_mAP_50 --legend faster_mAP_50 输出示例: 重要: 生成曲线中经常会有小伙伴报错。所以首先先对 .json 文件手动处理下: 1. 把第一行的信息删掉: {"env_info":...
├── coco_error_analysis.py ├── convert_datasets ├── detectron2pytorch.py ├── dist_test.sh ├── dist_train.sh ├── eval_metric.py ├── get_flops.py ├── print_config.py ├──……… ├── train.py └──...
Hi, I follow the tutorial https://mmdetection.readthedocs.io/en/v2.1.0/tutorials/new_dataset.html to run Mask-rcnn, and I use ISAID dataset which format is coco format, and I got the error, how can i fix it? this is my custom config edit...
mmdet/datasets/coco.py 修改里边的class CocoDataset(CustomDataset): ,将 CLASSES = () 修改成自己的类别。 至此,修改结束,我们还需要重新编译一遍,这样才能生效,在我们的mmdetection目录下运行: python setup.py install 否则会遇到bug:# AssertionError: The `num_classes` (3) in Shared2FCBBoxHead of MM...
但是前提是要在 MMDeteciton 源码下的 mmdet/evaluation/functional/class_names.py 这个 Python 文件里找到coco_classes 和 voc_classes 的位置(按ctrl+F搜索即可)并添加我们需要的标签。不然将无法进行转化。在这里我们要添加的标签就是“helmet”、“person”、“head”。
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Update the solutions for incompatibility of pycocotools in the FAQ (#993) Add Chinese documentation for the KITTI (#1003) and Lyft (#1010) dataset tutorial Add the H3DNet checkpoint converter for incompatible keys (#1007) Bug Fixes