cat 是一个单类的数据集,而 MMDetection 中提供的是 COCO 80 类配置,因此我们需要对一些重要参数通过配置来修改。Config文件 _base_='configs/rtmdet/rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco.py'data_root='cat_dataset/'# 非常重要metainfo={# 类别名,注意 classes 需要是一个 tuple,因此即使是单类,# 你应该写成 ...
但MMdetection框架的官方项目中关于实例分割任务的教程文件因为框架版本更新的问题,实际运行过程中会报错cannot import name 'build_dataset' from 'mmdet.datasets',所以本文主要是对新版本的框架做实例分割的教程 因为官方的balloon数据集数据量太小,这里使用kaggle平台...
得益于 MMDetection 3.0 版本，我们只需要增加回归分支的输出特征维度，增加角度分量，同时更换 box 的编...
从DOTA数据集官网下载并解压DOTAv1.0数据集，该数据集包含图片和对应的标签文档。使用MMDetection或MMRotate提供的split工具对数据集进行分割，以适应训练需求。修改配置文件中的参数，指定图片和标签文件的路径，以及期望的图像尺寸。模型配置文件准备：选择或创建适用于RTMDet模型的配置文件。该配置文件详细定...
通过使用 MMDetection 中的 benchmark 工具 tools/analysis_tools/benchmark.py,我们将 RTMDet 与以高效训练著称的 YOLOv5 的数据增强进行了对比: YOLOv5 的数据增强(MixUp 概率仅为 0.1)的吞吐量:Overall fps: 30.2 img/s, times per img: 33.1 ms/img;RTMDet 的数据增强(MixUp 全程开启)的吞吐量:Overall ...
MMRotate介绍：在目标检测任务中，MMDetection中的MMRotate模块用于处理旋转目标检测。它基于Faster R-CNN、RetinaNet等基础目标检测算法，通过旋转框参数建模来解决旋转目标检测问题。MMRotate采用角度回归和候选框修正策略，能有效检测和定位旋转形状的目标，如倾斜的矩形和旋转边界框。RTMDet模型：RTMDet是上海...
python computer-vision deep-learning faster-rcnn object-detection cocodataset mmdetection roboflow rtmdet Updated Sep 10, 2024 Jupyter Notebook huzi1998 / COMPARATIVE-ANALYSIS-of-Convolutional-Neural-Networks-for-Crowd-Detection Star 0 Code Issues Pull requests This research delves into the appl...
MMRotate是MMDetection中的一个模块，用于解决旋转目标检测问题。它在传统目标检测基础上引入角度回归和候选框修正策略，适用于倾斜矩形、旋转边界框等旋转目标的检测与定位。MMRotate与基础目标检测算法（如Faster R-CNN、RetinaNet）结合，通过模型参数建模旋转框，实现旋转目标检测。RTMDet模型是上海人工智能...
官方开源地址:https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/3.x/configs/rtmdet/README.m MMYOLO 开源地址:https://github.com/open-mmlab/mmyolo/blob/main/configs/rtmdet/README.md 1 v1.0 算法原理和 MMYOLO 实现解析 1.1 数据增强模块
。吐槽的是，即使卸载过cuda导致nvcc版本为10.1，编译也能通过！如果你的cuda版本高于11.x，请修改zsh/bash指定版本，先执行，再添加到环境变量。在模型转换时，需要将mmdetection的_base_文件夹导入到mmdeploy的_base_中，将mmdetection的/config/rtmdet导入到mmdeploy的/config中，否则会找不到type。