首先,你需要准备好自己的数据集,并将其转换为SlowFast所需的格式。然后,你可以按照以下步骤进行训练: 配置训练参数 在SlowFast的根目录下,有一个名为“configs”的文件夹,其中包含了许多预定义的配置文件。你可以根据自己的需求选择合适的配置文件,并进行必要的修改。 开始训练 在配置好训练参数后,你可以使用以下命令...
win maskrcnn训练自己的数据集 faster rcnn训练自己的数据 第一部分:制作自己的数据集 实验中我用的数据集是471张行人图片(由于部分原因,数据集不能公开,望大家见谅),标出其中的行人位置作为数据标签,所以我只检测了一类,原来的voc是检测20类的,这里我们为了做实验的方便,所以选择一类训练,加上背景为两类。 1...
5,【slowfast复现 训练】训练过程 制作ava数据集 复现 SlowFast Networks for Video Recognition 训练 train 6,【slowfast 减少ava数据集】将ava数据集缩小到2个,对数据集做训练,然后进行检测,为训练自己的数据集做准备 一,视频的处理 这里使用的数据集就是自己定义的数据集了,大家做什么领域的就用什么视频,比如有...
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这里我们尝试AVA数据集进行训练 首先要准备数据集 https://github.com/facebookresearch/SlowFast/blob/main/slowfast/datasets/DATASET.md 1. 2.1然后运行脚本下载 (数据在./data/ava/videos下) DATA_DIR="./data/ava/videos" if [[ ! -d "${DATA_DIR}" ]]; then ...