MMDetection是一个基于PyTorch的开源目标检测工具箱,它包含了多种现代目标检测算法的实现,如Faster R-CNN, Mask R-CNN, YOLOv3, YOLOv4等。VOC格式数据集是一种常见的目标检测数据集格式,包含标注的图像和对应的XML格式标注文件。 1. 准备数据集 首先,你需要一个VOC格式的目标检测数据集。这个数据集应该包含两部分...
cd mmdetection/configs/faster_rcnn 我们这次选用faster_rcnn 模型训练,打开faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py文件 faster_rcnn_r50_fpn_1xcoco.py文件里面调用了三个文件,第一个是模型配置文件,第二个是数据集配置文件,后来两个是配置学习率,迭代次数,模型加载路径等等,我们把原来COCO_detection.py 修改成VOC0...
mmdet/datasets/voc.py设置类别名,如果是1类加逗号 mmdet/core/evaluation/class_names.py设置类别名 以voc数据集,faster_rcnn为例 修改schedule_1x.py文件 修改最后一行的训练epoch 修改配置文件(/home/lhh/workspace/AnacondaProjects/mmdetection/mmdetection/configs/fast_rcnn)中的fast_rcnn_r50_fpn_1x_coco.p...
ln -s $VOC2007_ROOT data/VOCdevkit 1. 2. 3. 其中,$VOC2007_ROOT需改为你的VOC2007数据集根目录 二、修改一些配置文件和代码文件 修改配置文件,配置文件在configs文件夹下面,根据自己的情况进行选择, 本人选择的是configs/mask_rcnn_r101_fpn_1x.py根据自己情况修改说明,如果选择faster rcnn请根据自己情况...
本文以Faster R-CNN为例,介绍如何使用MMDetection v2,在VOC格式的自定义数据集上,训练和测试模型。 2021.9.1 更新:适配MMDetection v2.16 目录: MMDetection v2 目标检测(1):环境搭建 MMDetection v2 目标检测(2):数据准备 MMDetection v2 目标检测(3):配置修改 ...
开始训练export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python tools/train.py configs/mydino/dino-4scale_r50_8xb2-12e_coco.py 训练截图如下使用faster-rcnn训练自己的模型配置文件目录如下faster-rcnn_r50_fpn.py 修改一处:num_classes=1voc0712.py 详细配置如下 # dataset settings dataset_type = 'VOCDataset' data_root...
mmdet的默认格式是coco的,这里就以voc格式为例,data下文件夹摆放位置如图 2、训练 (1)修改configs文件下的文件 可先复制一份,然后自己命名一下。比如retinanet_x101_64x4d_fpn_1x.py,修改的部分主要是dataset settings部分,这部分可直接参考 pascal_voc/faster_rcnn_r50_fpn_1x_voc0712.py(如下);还有一部分...
python tools/test.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_my.py work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x/latest.pth --eval bbox 其中,latest.pth是训练过程中保存的最新模型权重文件。评估结果将包括mAP(平均精度均值)等指标。 根据评估结果,你可以对模型进行必要的调整,例如修改超参数、增加数据增强...
商汤科技(2018 COCO目标检测挑战赛冠军)和香港中文大学最近开源了一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱mmdetection,支持Faster-RCNN,Mask-RCNN,Fast-RCNN等主流的目标检测框架,后续会加入Cascade-RCNN以及其他一系列目标检测框架。 相比于Facebook开源的Detectron框架,作者声称mmdetection有三点优势:performance稍高、...
二、用mmdetection训练faster_rcnn和ssd网络 以下操作均在进入mmdetection项目目录(.../mmdetection)里完成 1、修改配置文件 1.1、配置检测类别 打开mmdet/datasets/voc.py 将红框内容修改成数据集中的类别 1.2、配置图片格式 打开mmdet/datasets/xml_style.py ...