#mmdetection 第12页

MMDetection2（三）：自定义模型

在配置文件中使用backbone二、添加一个新的necks1、定义一个neck（例如：PAFPN）2、导入新的module3、更改配置文件三、添加一个新的heads四、添加一个新的loss前言本篇主要介绍如何使用MMDetection2

秋名山翻车的·2022-12-26 15:38

mmdetection训练pascal_voc格式的数据集

安装mmdetection的方法见上篇博客：安装mmdetection并测试demo一、准备数据集（pascal_voc格式）最终要得到下方的结构：mmdetection├──mmdet├──tools

cc__cc__·2022-12-26 15:07

MMdetection TypeError: ‘NoneType‘ object is not iterable

报错问题：MMdetectionTypeError:‘NoneType’objectisnotiterable@TOC使用mask_rcnn进行目标检测，无mask标签当其它的网络如：faster_rcnn

z7mysun·2022-12-26 15:04

mmdetection2的使用教程从数据处理、配置文件到训练与测试（支持coco数据和pascal_voc数据）

本文主要讲述mmdetection的训练与测试，以数据处理为起点，到数据集划分、数据集转换、配置文件编写、模型训练与测试和使用。

万里鹏程转瞬至·2022-12-26 15:03

ValueError: need at least one array to concatenate的解决

使用mmdetection训练时报错ValueError:needatleastonearraytoconcatenate大概率是数据集有问题，可以检查数据集路径，检查json里边的类名和代码里的类名是否对应

xy_lyl·2022-12-26 12:01

ValueError('need at least one array to stack') ValueError: need at least one array to stac

使用mmdetection做实例分割过程中踩的一个大坑。经过反复调试后，终于发现是数据集的问题。在实例分割中，分割标签的键'iscrowd'为1的时候，标签会被抛弃，全为1的时候，就会发生以上错误。

PROMINEM·2022-12-26 12:31

mmdetection遇到的错误，ValueError: need at least one array to concatenate

发现数据集类的名称不一样打开json文件找到categories错误的配置修改后与第一幅图上面的对应

大nuannuan·2022-12-26 12:30

报错ValueError: need at least one array to concatenate mmdet

https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/3628这是在open-mmlab使用当中遇到的一个问题。

构建的乐趣·2022-12-26 12:00

【已解决】ValueError:need at least array to concatenate

项目场景：使用MMdetection复现论文，出现报错：ValueError:needatleastarraytoconcatenate问题描述：解决方案：1.annotations(JSON文件)中设置的

SurpassMs·2022-12-26 12:58

mmdetection ValueError: need at least one array to concatenate解决方案

在mmdetection中有时候训练模型会出现ValueError:needatleastonearraytoconcatenate的错误，详情如下图所示。

万里鹏程转瞬至·2022-12-26 12:57

mmdetection里的数据增强

LoadImageFromFileLoadAnnotations1、Resize2、RandomFlip3.Normalize4.Pad5.DefaultFormatBundle6.collect最后字典里的数据前言记录下mmdetection

AI、明察秋毫·2022-12-25 22:11

深度学习学习笔记——在kaggle上跑mmdetection

一、环境搭建1.pytorch版本升级：因为kaggle默认的torch版本时1.4，而mmcv需要的最低torch版本大于1.4，故要升级torch版本，但是刚点进pytorch官网发现支持的cuda版本只有10.2和11.3,所以只能另想办法，最后用pipinstalltorch==1.7的方式指定torch版本，最后虽然下载下来了发现用pipshowpytorch确实是下载的1.7版本，可是

phily123·2022-12-25 19:20

mmdetectionV2.x版本训练自己的VOC数据集

mmdetectionV2.x版本训练自己的VOC数据集1首先根据规范的VOC数据集导入到项目目录下，如下图所示：mmdetection----mmdet----tools----configs----

桃子酱momo·2022-12-25 18:57

mmdetection之模型注册

mmdetection注册模型开头声明，文章较长，代码教多。

渐消散·2022-12-25 18:27

MMLAB系列：mmdetection的使用

mmdetection支持coco和voc数据格式，建议使用coco数据格式1.需要修改的地方1.mmdet/datasets/coco.py中的classes和PALETTE需要改为自己的类别和相应的颜色

樱花的浪漫·2022-12-25 10:14

【目标检测】使用Colab训练MMDetection模型

Colab官网：https://colab.research.google.com/MMDetection仓库：https://github.com/open-mmlab/mmdetection1.数据集上传以

ericdiii·2022-12-25 10:43

目标检测算法——mmdetection下面的deformable-detr运行

mmcv-full1.4.2mmdet2.19.1torch1.10.0+cu113torchvision0.11.1+cu1132、文档mmet官方文档mmcv官方文档源码下载3、数据集自定义数据集4、修改代码4.1、生成文件打开mmdetection-master

lzh~·2022-12-25 10:41

【点云检测】OpenPCDet 教程系列 [1] 安装与 ROS运行

前言主要是介绍库的使用，做笔记区首先搜索的时候有个问题一直在我脑子里hhh就是MMlab其实还有一个叫mmdetection3d的库，然后搜的时候发现hhh有网友和我一样的疑惑：OpenPCDet和mmdetection3d

Kin__Zhang·2022-12-25 08:58

【mmdetection3d】——注册器

在OpenMMLab家族中的绝大部分开源项目使用注册器去管理数据集和模型的模块，例如MMDetection,MMDetection3D,MMClassification,MMEditing等。

Kadima°·2022-12-25 03:19

【mmdetection3d】——04自定义模型

教程4:自定义模型我们通常把模型的各个组成成分分成6种类型：编码器（encoder）：包括voxellayer、voxelencoder和middleencoder等进入backbone前所使用的基于voxel的方法，如HardVFE和PointPillarsScatter。骨干网络（backbone）：通常采用FCN网络来提取特征图，如ResNet和SECOND。颈部网络（neck）：位于bac

Kadima°·2022-12-25 03:49

mmdetection2.0 | train.py相关源码详解（一）

builder.py）三、build_dataset（mmdet/datasets/builder）四、train_detector（mmdet/apis/train.py）本文章从源码入手，详细的剖析MMDetection

THE@JOKER·2022-12-25 03:17

MMDetection——resnet.py

在resnet.py中定义了骨干网络ResNet需要的一些模块。首先是BasicBlock：初始化参数为：in_planes：第一个卷积层输入通道数；planes：第一个和第二个卷积层输出通道数；stride：默认1，第一个卷积层步长；dilation：默认1，第一个卷积层padding和dilation参数；downsample：旁路下采样1x1卷积配置；style：默认pytorch；with

倔强一撮毛·2022-12-25 03:15

ubuntu 安装深度学习目标检测工具箱mmdetection

目录1.Anaconda安装2.环境配置3.安装Pytorch4.安装mmdetection4.1安装mmcv5.demo测试mmdetectionerror:1.ImportError:cannotimportname'PILLOW_VERSION

用户名已存在1·2022-12-24 17:42

ubuntu18.04下安装mmdetection 及问题解决

ubuntu18.04下安装mmdetection及问题解决官方地址环境需求安装过程及问题参考官方地址mmdetection集成了多种目标检测算法，详见官方github地址，官方文档中也有安装说明，但是会遇到一些问题

Chris_Yg·2022-12-24 17:12

MMDetection训练自己的数据集

MMDetection1.安装1.1windows1.1.1克隆git仓库gitclonehttps://github.com/open-mmlab/mmdetection.git1.1.2创建环境condacreate

明素·2022-12-24 16:40

关于ubuntu下mmdetection的安装步骤和心得

下面就来说说mmdetection的环境是如何搭配，以及后面是如何测试他们的demo的。1）前置环境python版本3.7这里我使用了anaconda建立了新环境。

剑客无名·2022-12-24 16:39

ubuntu16.04安装ｍｍdetection

拜读了Ｂ站的一位大神的视频，附上安装mmdetection视频，，若侵权会马上删除mmdetection与mmcv版本对应关系链接首先声明本人是ubuntu16.04cuda10.1第一步：需要创建虚拟环境

kelly1250230225·2022-12-24 16:09

Ubuntu16.04下目标检测工具箱MMDetection的安装、测试和使用

-----该博客参考了一些大神的博客，在此表示感谢------Mmdetection是商汤科技和香港中文大学开源的一个目标检测工具箱，目前支持了常见的目标检测网络Faster-RCNN、Mask-RCNN

CV-小生·2022-12-24 16:09

ResNet 高精度预训练模型在 MMDetection 中的最佳实践

目录1前言2rsb和tnr在ResNet50上训练策略对比2.1汇总表2.2ResNetbaseline训练技巧详情2.3TIMM训练技巧详情2.4TorchVison训练技巧详情3高性能预训练模型在目标检测任务上的表现3.1仅替换预训练权重下表现3.2ResNetbaseline预训练模型参数调优实验3.3mmclsrsb预训练模型参数调优实验3.4TIMMrsb预训练模型参数调优实验3.5To

OpenMMLab·2022-12-24 10:30

mmdetection项目实现Faster RCNN(4)

环境ubantu16.04+cudnn7.0+cuda_9.0.176Pytorch1.0+python3.6.5+anaconda3一、数据准备①mmdetection支持VOC风格数据类型②下载预训练权重

yx868xy·2022-12-23 17:52

mmdetection目标检测训练过程参数解读

关于训练过程中日志记录的的map,包含很多map,如下{"mode":"train","epoch":100,"iter":400,"lr":0.0002,"memory":5010,"data_time":0.01552,"loss_rpn_cls":0.00029,"loss_rpn_bbox":0.0016,"loss_cls":0.01206,"acc":99.49316,"loss_bb

知北行·2022-12-23 17:20

win10上用实例分割网络SOLO训练自己的数据集（mmdetection版本）

这个网络架构在win10上和ubuntu上都搭起来了，里面有的截图是用的ubuntu系统的截图，不影响我的环境Python版本3.7CUDA版本11.1PyTorch版本1.7.0+cu110（PyTorch官网-历史版本）VS版本community2019具体步骤从GitHub上把SOLO源码copy下来gitclonehttps://github.com/WXinlong/SOLO.gitcd

不打代码也没有头发·2022-12-23 17:20

mmdetection获取最高map的epoch

自动从训练结果中获取最高的mAP所对应的epoch。importjsonimportos''':paramwork_dir训练结果目录:return最好的map对应的epoch路径'''defgetBestEpoch(work_dir):globalmaxEpochfileList=os.listdir(work_dir)forfileinfileList:ifos.path.splitext(f

Ghlerrix·2022-12-23 17:20

MMdetection训练遇到的各种问题总结

label=self.cat2label[name]报错报错信息如下：KeyError:‘Traceback(mostrecentcalllast):\nFile“/home/dreamtech/.conda/envs/AugFPN2/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py”,line138,in_worker_loop

刘啊咚咚锵·2022-12-23 17:50

NCCL和MMCV和mmdetection安装

NCCL和MMCV和mmdetection安装下载地址，根据需要选择版本，安装最好还是选择本地安装本地安装sudodpkg-inccl-repo-ubuntu1604-2.4.8-ga-cuda10.0

旋律_Wang·2022-12-23 17:50

mmdet-rfla调试经验

比如我现在就拿这个来尝试跑通缺陷检测环境配置这份代码是基于mmdetection框架进行魔改。所以配置方式和

MC.zeeyoung·2022-12-23 17:19

mmdetection——train.py 代码解释

train.py代码解释train.py代码解释train.py代码解释只需要指定配置文件参数，其他的参数可以看一下，了解一下#Copyright(c)OpenMMLab.Allrightsreserved.importargparseimportcopyimportosimportos.pathasospimporttimeimportwarningsimportmmcvimporttorchi

壹万1w·2022-12-22 23:36

MMDetection3D&可视化kitti数据集&bin点云

参考官方的框架：https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/blob/master/docs/getting_started.md运行如下命令生成模型.pkl

暧昧的呆呆猫·2022-12-22 22:11

调用mmdetection框架代码进行COCO数据集加载

mmdetection目标检测框架提供了非常方便的数据集加载接口，只需要简单地修改几个参数，就可以配置不同的数据预处理方式。

blgpb·2022-12-22 15:04

linux服务器精确kill掉占用某几张卡的显存的程序

psaux|greppython或psaux|grepopen-mmdetection这里可以明显的看到local_rank=0和=1的两个程序就是占用我0卡和1卡的程序，果断kill-9杀掉就可以了这里还可以甄别其他程序

hxxjxw·2022-12-22 12:29

把文件名与XML的filename

Annotations文件夹下面importosimportos.pathimportxml.dom.minidompath=r'/home/yuan3080/桌面/detection_paper_6/mmdetection-master1

北京纯牛奶·2022-12-22 11:19

建立自己的voc数据集_将自己数据集转化成voc数据集格式并用mmdetection训练

一、准备自己的数据拿nwpu数据集来举例，nwpu数据集文件夹中的内容是：images文件夹：存放数据图片labelTxt文件夹：存放标注信息，images文件夹中每张图片都对应一个txt文件存放在此文件夹中，图片与标注文件的名称相同test.txt和train.txt：记录训练集和测试集中的图片名称二、转换成voc格式数据集转换过程提供了两个脚本以简化操作，将create_dir.py与crea

往事都在·2022-12-22 04:46

mmdetection训练自己的模型【数据集转变，数据集划分，数据集gt可视化，mmdetection配置文件生成及修改，开始训练，gradio部署】

我们先了解一下mmdetection的基本流程，你想训练一个模型，你只需要准备的是：数据集，mmdetection的配置文件。下面我分为两部分，分

gy-7·2022-12-22 04:16

使用mmdetection训练labelme标注的的coco数据集

使用mmdetection训练labelme标注的数据集1、labelme标注数据后，使用labelme2coco.py转换为coco文件格式importosimportjsonimportnumpyasnpimportglobimportshutilimportcv2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitnp.random.seed

X-lab-XNF·2022-12-22 04:46

Swin Transformer目标检测—训练自己数据集

文章目录一、环境配置（1）安装VS2019（2）创建Conda虚拟环境（3）安装mmcv（4）安装mmdetection（5）安装apex二、工程修改三、踩坑记录一、环境配置Code：https://github.com

七分熟少女·2022-12-22 04:45

MMDetection2（四）：训练自己的数据集

目录前言一、准备自定义的数据集二、准备一个配置文件1、配置文件准备2、预训练文件准备三、Train、test、inference模型四、总结前言之前本来是想一次性把MMDetection2好好学习一下，

秋名山翻车的·2022-12-22 04:45

MaskRCNN-Benchmark框架训练自己的数据集

相比Detectron和mmdetection，MaskRCNN-

qq_41895190·2022-12-22 04:45

MMDetection的学习笔记（V2.25.2）

学习资料A.MMDet组件整体介绍【博文】《轻松掌握MMDetection整体构建流程(一)》系统性地介绍了MMDet中的各种组件，例如：Backbone,Neck,Head和Enhance等等。

songyuc·2022-12-20 17:05

mmdetection测试类别标签不匹配( `cat_ids` be consistent with the order of `CLASSES`)

问题：mmdetection在测试时，会出现可视化标签不匹配的问题。

liukang12345678·2022-12-20 17:02

mmdetection填坑

mmdetection安装1.我是在docker中使用的，直接有镜像pytorch1.2.0和cuda10，因此，按照GitHub中open-mmlabmmdetection提供的install.md，

dmy88888·2022-12-20 10:58

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