在mmdetection-master的根目录下面,新建data文件夹,然后再data文件夹下面新建coco文件夹,在coco文件夹下面新建annotations文件夹,将训练集和验证集的json放进去。将train2017文件夹和val2017文件夹放到coco文件夹下面,目录如下: mmdetection ├── data │ ├── coco │ │ ├── annotations │ │ ├── train...
data pipeline model iteration pipeline data pipeline 依然是非常传统的使用,我们使用Dataset和DataLoader来使用多线程进行数据的加载。Dataset将会返回一个与模型前向方法相对应的数据字典。因为在目标检测中数据可能不是相同的尺寸(例如图形尺寸,bbox的尺寸等),我们引入了一个新的DataContainer类型来帮助收集与分类这些不...
官方数据准备文档:https:///PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.5/docs/tutorials/data/PrepareDetDataSet.md 笔者将自己的数据集转成coco数据格式,labelImg制作的数据集包含JPEGImage图片目录和Annotationxml目录。 用脚本split_dataset.py用于划分训练集、测试集、验证集。 # -*- coding: UTF-8 -*- import ...
config配置文件: _base_ = ['../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py','../_base_/datasets/voc0712_val.py', # 只更改了这个voc数据集的配置文件'../_base_/default_runtime.py']model = dict(roi_head=dict(bbox_head=dict(num_classes=20)))# optimizeroptimizer = dict(type='SGD', lr...
import argparse import glob import multiprocessing as mp import os import time import cv2 import tqdm import os from detectron2.config import get_cfg from detectron2.data.detection_utils import read_image from detectron2.utils.logger import setup_logger from predictor import VisualizationDemo import ...
然后，在mmdetection目录下新建data文件夹，并将自定义的数据集放入新创建的data文件夹中。接下来，需要修改配置文件以适应自定义数据集。这包括修改数据配置文件中的类别定义以及模型配置文件中的模型参数。具体而言，修改mmdet/datasets/coco.py文件，确保CLASSES内容对应自定义数据集的类别，并且与annotations...
$ docker run --runtime=nvidia --name mm_prj -i -t vistart/mmdetection /bin/bash 对上面的命令解释一下:–runtime=nvidia 很关键,能使新建的 docker 容器能使用宿主机器的 GPU,不加这个参数则默认使用 CPU;–name mm_prj 是对新建的 docker 容器进行命名,该名称为 mm_prj,读者可自行修改。
time.sleep(2)# Prevent possible deadlock during epoch transitionfori, data_batchinenumerate(self.data_loader): self._inner_iter = i self.call_hook('before_train_iter') self.run_iter(data_batch, train_mode=True, **kwargs) self.call_hook('after_train_iter') ...
997 | 0.936 | 0.848 | | tvmonitor | 308 | 975 | 0.909 | 0.808 | +---+---+---+---+---+ | mAP | | | | 0.804 | +---+---+---+---+---+ Evaluateing data/VOCdevkit/VOC2012/ImageSets/Main/val.txt with 5823 images now ---iou_thr: 0.5--- +---+---+---+---...
faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py文件为例,这个文件包含四个文件,分别是:faster_rcnn_r50_fpn.py、coco_detection.py、schedule_1x.py、default_runtime.py。 configs/_base_/schedules/schedule_1x.py optimizer=dict(type='SGD',lr=0.02,momentum=0.9,weight_decay=0.0001)# 设置优化器类型optimizer_config...