官方文档:https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/get_started.html官方仓库:https://github.com/open-mmlab/mmdetection MMDetection架构 首先安装之前,需要先简单了解一下MMDetection的架构,整体架构如下图所示[1]: MMDetection的底层是使用PyTorch
下面,我们就要使用 OpenMMLab 推出的 MIM 来安装 MMEngine 和 MMCV 两个必要的库。这可能需要十分钟左右的时间才能安装完成。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install-Uopenmim mim install mmengine mim install"mmcv>=2.0.0" 安装完成后,我们还需要下载 GitHub 的源码到本地并安装对应...
MMDetection 是一个基于 PyTorch 的目标检测开源工具箱。它是OpenMMLab项目的一部分。 主分支代码目前支持 PyTorch 1.5 以上的版本。 主要特性 模块化设计 MMDetection 将检测框架解耦成不同的模块组件,通过组合不同的模块组件,用户可以便捷地构建自定义的检测模型 丰富的即插即用的算法和模型 MMDetection 支持了众多主流...
:bug::bug::bug:Cascade RCNN 的训练基于mmdetection. Contribute to DataXujing/Cascade_RCNN_mmdetection development by creating an account on GitHub.
项目地址:https://github.com/open-mmlab/mmdetection “版权声明:本文为博主原创文章,转载请标注原地址!!!” 本人硬件:显卡 GTX3090+CUDA11.1,目前应该是最新的版本吧。 本篇文章分两部分,第一部分按root用户安装的,然后普通用户使用pycharm,进入root文件夹权限不够,然后就有了第二部分 ...
可以从MMDetection的GitHub仓库下载最新版本的源代码,然后解压到本地目录。 git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git cd mmdetection 在源代码目录下,执行以下命令进行编译和安装: python setup.py develop 如果MMDetection是从另外一台机器复制过来的,且存在build文件夹,可能会导致编译报错。此时,可以...
mmdetection的初步使用 整理了一下mmdetection的框架源码阅读理解方式要点: 小哲AI:mmdetection2.x框架源码梳理30 赞同 · 0 评论文章 mmdetection的github链接:https://github.com/open-mmlab/mmdetection mmdetection的官方文档:https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/...
train_cfg = dict( type='EpochBasedTrainLoop', # 训练循环的类型,请参考 https://github.com/open-mmlab/mmengine/blob/main/mmengine/runner/loops.py max_epochs=12, # 最大训练轮次 val_interval=2) # 验证间隔。每 2 个 epoch 验证一次 val_cfg = dict(type='ValLoop') # 验证循环的类型 test...
简单使用 使用前,先将 MMDetection 源码拷贝到本地,并在其根目录打开命令行激活 mmdet 环境,如无特殊说明,本文所有命令皆在此目录此环境下运行: highlighter- crmsh gitclonegit@github.com:open-mmlab/mmdetection.git 其中主要目录介绍如下: configs:模型网络结构配置目录,基本所有主流模型都在里面被定义,其中每个模型...
GitHub链接:github.com/open-mmlab/m。 Gitee链接:gitee.com/open-mmlab/mm。 主分支代码目前支持 PyTorch 1.5 以上的版本。主要特性: 模块化设计 MMDetection 将检测框架解耦成不同的模块组件,通过组合不同的模块组件,用户可以便捷地构建自定义的检测模型 丰富的即插即用的算法和模型 MMDetection 支持了众多主流的和...