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...
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...
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...
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...
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 ...
4.0 修改voc.py vi /mmdetection-main/mmdet/datasets/voc.py 5.0 修改class_name.py vi /mmdetection-main/mmdet/evaluation/functional/class_names.py 好了,配置文件修改完成,接下来就是开始训练 三.启动训练 单卡训练模型示例 python3 ./tools/train.py ./configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py ...
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: ...
因为faster_rcnn_r50_fpn_1x.py 默认使用的是 coco 数据集格式,我们要对其修改成相应的 VOC 数据格式。修改后的内容如下图所示: 6.3 调整学习率 本文使用单 gpu 训练,修改 img_per_gpu = 2,workers_per_gpu = 0。 对学习率的调整,一般遵循下面的习惯: ...
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很低的 anchor,并且控制正负样本 anchor 的...