在mmdetection中,训练参数通常配置在配置文件中。你可以选择一个现有的配置文件作为模板,并根据自己的数据集进行修改。例如,你可以选择configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py作为模板。 你需要修改的配置项包括: num_classes:设置为你的数据集中类别的数量(包括背景类)。 dataset_type、data_root、an...
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...
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、...
你可以选择一个与你的数据集和检测算法相匹配的配置文件作为起点,然后对其进行修改。 在配置文件中,你需要指定数据集的路径、标注格式、类别数量、类别名称等信息。以下是一个简单的配置文件示例: ```yaml configs/my_dataset/faster_rcnn_r50_fpn_1x.yml model: type: FasterRCNN backbone: type: ResNet depth...
首先是指明要训练模型的配置文件,这里博主使用的是Faster-RCNN,该模型的骨干网络为ResNet50,使用的是COCO数据集,随后指明保存的路径。 此外,我们可以指定预训练模型,即指定resume参数,由于博主使用的是自制数据集,直接使用其权重模型会报错,所以我们就直接从头开始训练。
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.py设置配置文件的位置,数据类型的位置 创建文件夹work_dir保存训练过程及结果 ...
Faster RCNN 以R-50-FPN 为例,下载其model文件到mmdetection/checkpoints/。之后,进行推断, conda activate open-mmlabcdmmdetection/ python demo/image_demo.py \ demo/demo.jpg \ configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py \ checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth...
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请根据自己情况进行修改: ...
按照此格式放置好自己的训练数据之后,需要切分训练数据和测试数据。在 VOCdevkit 目录下新建一个 test.py 文件。test.py 内容为: 代码语言:javascript 复制 importosimportrandom trainval_percent=0.8train_percent=0.8xmlfilepath='Annotations'txtsavepath='ImageSets\Main'total_xml=os.listdir(xmlfilepath)num=len...
mmdetection3.0.0是通过一个配置文件来定义数据格式,网络模型,训练测试超参数等等所有的属性。因此,编写一个配置文件即可。值得注意的是官方文档的微调代码给的示例配置文件采取的mask-rcnn模型,如果你只想做目标检测而不是分割的话,请用faster-rcnn。因为mask-rcnn的配置文件写起来更麻烦,而且分割部分也对检测来说是...