MMYOLO支持在Linux、Windows、macOS上运行, 支持PyTorch 1.7及其以上版本运行。它具有如下三个特性: 统一便捷的算法评测:MMYOLO统一了各类YOLO算法模块的实现,并提供了统一的评测流程,用户可以公平便捷地进行对比分析。 丰富的入门和进阶文档:MMYOLO提供了从入门到部署到进阶和算法解析等一系列文档,方便不同用户快速上手...
MMYOLO 是 OpenMMLab 生态面向 YOLO 系列的开源算法库,由社区主导,主要涵盖了 YOLO 系列的各个算法。 MMYOLO 致力于在复现诸多 YOLO 算法的基础上,提供公平统一的算法… 阅读全文 赞同 48 1 条评论 分享 收藏 MMYOLO 检测算法部署在 AX620A 记录 ...
由于MMYOLO 中的可视化器是直接引用的 MMDetection 3.x 中,所以本文所述内容完全适用于 MMDetection 3.x,并且因为 MMEngine 中统一了可视化器,因此本文部分内容也同样适用于 OpenMMLab 2.0 的各个框架。 MMEngine 官方地址: https://github.com/open-mmlab/mmengine MMDetection 官方地址: https://github.com/open...
MMYOLO 实用类第一期:OpenMMLab 2.0 源码阅读和调试「必备」技巧 阅读全文 YOLOv5中assign的一些尝试 近期参与了mmyolo中,yolov5的assign和loss的复现工作, @深度眸 大佬发现在assign中,会存在“一个anchor grid分配到多个正样本的情况”,沿着大佬提供的思路,特此做了一些工作,特此写下一些心得。 mmyolo: 一、...
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mmyolo添加小目标检测头 小目标检测经典算法 目录 前言 一、基于区域的算法(Region-based Methods) 1. R-CNN(Regions with CNN features) 2. Fast R-CNN 3. Faster R-CNN 二、基于回归的算法(Regression-based Methods) 1. YOLO(You Only Look Once)...
MMYOLO作为一个强大的目标检测框架,提供了丰富的训练过程可视化功能。本文将详细介绍如何在MMYOLO中实现这些功能,帮助读者更好地理解和控制模型训练。 一、模型结构图可视化 首先,我们可以通过将模型导出为ONNX格式,然后使用netron工具来查看模型的结构图。这种方法的效果较好,但需要注意的是并不是所有的模型都能导出为...
mmyolo从环境安装到训练自己的数据集,手把手带你玩转YOLO算法开源工具箱— 60GAI精选资料包!
1.mmyolo训练模型报错:ValueError: Key img_path is not in available keys解决办法 pip install albumentations==1.3.1 1. 2.AttributeError: module ‘setuptools._distutils‘ has no attribute ‘version‘的可能解决办法: pip install setuptools==58.0.0 ...
mmyolo安装过程 mmyolo里最麻烦的就是mmcv,版本纷繁复杂,而且必须的对上才能安装成功。 以下是步骤总结: 首先得有台带GPU的机器,我手上是花两千多买的二手挖矿机平台,配上手里原来的CPU,内存,硬盘阵列,再买四张P40,插上,总共额外花费五千左右。 做raid5,安装Ubuntu,很简单,这里省略。