1 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 简介 Faster R-CNN (Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks) 是目标检测领域最为经典的方法之一,通过 RPN(Region Proposal Networks) 区域提取网络和 R-CNN 网络联合训练实现高效目标检测。其简要发展历程为: R-CNN。首先通过传统的 se...
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请根据自己情况进行修改: # model settings model = dict( type='MaskRCNN', pretrained='torchvision://resnet101', backbone=dict( type='ResNet', depth=101, num_stages=4, out_indices=(0, 1, 2, 3), fro...
log_level = 'INFO' # 输出信息的完整度级别 work_dir = './work_dirs/libra_faster_rcnn_x101_64x4d_fpn_1x' # log文件和模型文件存储路径 load_from = None # 加载模型的路径,None表示从预训练模型加载 resume_from = None # 恢复训练模型的路径,None表示不进行训练模型的恢复 workflow = [('train...
该代码的功能是检测图片中的目标,测试模型是官方给出的Faster-RCNN-fpn-resnet50的模型,运行代码会自动下载模型。由于模型是存储在亚马逊云服务器上,速度可能会稍慢,如果下载失败可以通过我的网盘链接mmdetection(密码:dpyl)进行下载,存放到mmdetection文件夹目录下,然后修改下方代码的相关部分 frommmdet.apisimportinit_...
mmdetection之Faster RCNN注释详解 preface 本文记录 mmdetection 对 Faster RCNN 训练的流程,包括标签获取,anchor 生成,前向训练,以及各步骤中 tensor 的形状,仅供复习用处。mmdetection 版本为 2.11.0。 整体流程 Faster RCNN 作为二阶段检测器,第一阶段在特征图上生成密集的 anchor,通过简单的卷积筛选掉一些置信度...
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 ...
MMDetection源码解析:Faster RCNN(1)--配置文件 faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py文件位于目录mmdetection/configs/faster_rcnn/下面,主要内容如下: _base_ =['../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py','../_base_/datasets/coco_detection.py','../_base_/schedules/schedule_1x.py','../_base_...
python tools/eval_metric.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py result.pkl --eval=mAP 使用pkl文件计算每个类的AP 测试结果 撒花花~~~ 以coco数据集,yolov3模型为例 数据集格式: train2017文件中存放的是图片 annotations存放的是: ...
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：服务器的环境配置：命令格式：命令参数：示例：训练完成后，生成的模型检查点和日志文件，存放在 ./work_dirs 目录下。命令参数...
MMDetection是一个基于PyTorch的开源对象检测工具箱,它提供了多种先进的检测算法实现,包括Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLOv3等。MMDetection以其简洁易懂的API设计、丰富的实践经验和高效的性能,成为了许多研究者和开发者进行对象检测任务的首选工具。 MMDetection特点 丰富的算法实现:MMDetection支持多种主流的对象检测...