#mmdetection

mmdetection_3-训练自己的数据集

mmdetection_3-训练自己的数据集以fasterrcnn为例数据准备在mmdetection文件夹中创建data文件夹，再将coco文件夹放入（数据集）。
YilK·2023-12-01 05:51

MMdetection3.0 问题

MMdetection3.0问题希望各位路过的大佬指教一下：问题：1、NWPU-VHR-10有标注的数据一共650张，我将其分为了455张训练集，195张验证集。
MZYYZT·2023-12-01 05:20

mmdetection3.0总结

可视化pythontools/analysis_tools/analyze_logs.pyplot_curvepath_of_json.json--keysloss--outpath_to_save使用coco数据集训练后结果可视化训练
少说多想勤做·2023-12-01 05:20

mmskeleton的环境配置问题

2.如果使用mmcv0.4.3，则使用cuda=10的pytorch，mmdetection1.0.0的3.如果想用cuda11来配置环境，则需使用cuda11.1pytorch1.8.1,torchvision0.9.1mmdet2.12.0
qq_42731393·2023-11-28 00:06

【VisDrone|目标检测】保姆级教程：Faster RCNN模型训练VisDrone数据集（含代码修改+训练启动+评估指标）（六）

文章目录一、修改配置二、训练+评估一、修改配置首先是得到配置文件，如下所示：python/home/wangzhenkuan/mmdetection/tools/train.py/home/wangzhenkuan
旅途中的宽~·2023-11-26 10:52

【mmdetection】验证时AP为-1

目录问题AP的解释可能的Bug问题验证的时候评价指标输出是酱紫的AveragePrecision(AP)@[IoU=0.50:0.95|area=all|maxDets=100]=0.177AveragePrecision(AP)@[IoU=0.50|area=all|maxDets=1000]=0.608AveragePrecision(AP)@[IoU=0.75|area=all|maxDet
小涛44·2023-11-22 05:22

使用mmdetection训练模型--记faster-rcnn不同backbone性能比较

使用mmdetection训练模型一、安装采用的是直接安装，并未使用在conda中建虚拟环境。
hedgehogbb·2023-11-21 13:21

使用MMDetection进行目标检测

首先需要按照官方文档在本机的电脑上安装好MMDetection，不熟悉的小伙伴可以看我下面的这篇教程。
肆十二·2023-11-21 13:19

深度学习系列54：使用 MMDETECTION 和 LABEL-STUDIO 进行半自动化目标检测标注

参考https://mmdetection.readthedocs.io/zh-cn/latest/user_guides/label_studio.html，这里进行简要概述：1.启动目标检测服务在mmdetection
IE06·2023-11-21 13:15

深度学习系列53：mmdetection上手

pipinstall-Uopenmimmiminstall"mmengine>=0.7.0"miminstall"mmcv>=2.0.0rc4"2.测试案例下载代码和模型：gitclonehttps://github.com/open-mmlab/mmdetection.gitmkdir
IE06·2023-11-21 01:12

新版mmdetection3d将3D bbox绘制到图像

环境信息使用pythonmmdet3d/utils/collect_env.py收集环境信息sys.platform:linuxPython:3.7.12|packagedbyconda-forge|(default,Oct262021,06:08:21)[GCC9.4.0]CUDAavailable:Truenumpy_random_seed:2147483648GPU0,1:NVIDIAGeF
豆奶泡油条·2023-11-20 05:13

mmdetection训练自己的maskrcnn记录

1.训练语句pythontools/train.pyconfig2.训练后的模型在work_dir中，我选取了其中一个epoch.pth文件，这个pth和一般的pth文件不同，他需要用torch.load导入，3.模型导入后以dict形式访问一些变量，model=torch.load('**/epoch_6.pth')后，model中有以下keys：dict_keys(['meta','state
7zuper·2023-11-19 17:45

【mmdetection】用自己的coco数据集训练mask r-cnn并进行验证、测试，推理可视化，更改backbone，只针对某一标签进行训练

大前提：Ubuntu20.04LTS本人呕心沥血从无到有的摸索，自己边尝试边整理的，其实耐心多看官方文档确实能找到很多东西（下面有官方文档的链接这里就不重复粘贴了），也为了方便我自己copy语句嘻嘻~为什么不是用Windows，作为一个小白我一开始真的想用windows，因为我懒得配双系统，但是没办法，是真的lj，安装又难，训练有诸多限制，就sosad知道吧。安装就看别的博主吧跟着别的博主soea
Zlan_lvlv·2023-11-19 17:34

mmdetection安装与训练

一、什么是mmdetection商汤科技（2018COCO目标检测挑战赛冠军）和香港中文大学最近开源了一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱mmdetection，支持Faster-RCNN
不减到100斤不吃锅包肉·2023-11-15 11:19

mmdetection踩坑记录

1.mmcv-full和mmdetection的版本匹配问题Readme里应该会给可复现的版本，一定要按照readme里的，这里是一些版本对应关系，像我的mmdet是2.3.0，我就只能装1.0.5的mmcv-full
糖豆豆今天也要努力鸭·2023-11-12 03:23

第十三章 MMDetection3D解析系列四_钩子(hook)(车道线感知)

一前言近期参与到了手写AI的车道线检测的学习中去，以此系列笔记记录学习与思考的全过程。车道线检测系列会持续更新，力求完整精炼，引人启示。所需前期知识，可以结合手写AI进行系统的学习。二介绍日志系统钩子编程是一种编程模式，是指在程序的一个或者多个位置设置位点（挂载点），**当程序运行至某个位点时，会自动调用运行时注册到位点的所有方法。**钩子编程可以提高程序的灵活性和拓展性，用户将自定义的方法注册到
小酒馆燃着灯·2023-11-10 04:39

制作coco数据集，并在mmdetection上实验

一、dataset2coco首先将标注好的json和img放在同一个文件夹中，取名为images。format.py统一修改json中的img_path。将路径修改为统一格式。×××.jpgformat.py代码如下：importosimportredir_path='/home/chenghiuyi/03DLA-CHD/DLA-CHD_TRAIN_NO_CHECK/逻辑分类/01data/ima
享受这时光·2023-11-10 01:46

2023 flag

1.Centerpoint代码解析，以及mmdetection3d学习。
锦鲤少年丶·2023-11-08 14:43

基于MMdetection的RT-DETR目标检测器的源码解析（上）

.目标检测器文件：rtdetr.py解析4.Backbone文件解析：resnet.py5.neck层文件解析：HybridEncoder.py5.1AIFI模块详解5.2CCFM模块介绍总结前言对于MMdetection
CL雾岚·2023-11-07 23:41

MMdetection3.x个人笔记

1.在自定义数据集用训练出的权重进行可视化推理input(jpg文件)+model_config这两个可以不用加前面的形参然后用\隔开写上--weight='xx.pth'pythondemo/image_demo.pydata/coco_duck/train2017/10640.jpgwork_dirs/solov2_r50_fpn_1x_coco/solov2_r50_fpn_1x_coco.
不会写代码！！·2023-11-06 17:26

mmdetection源码阅读笔记（2）--Loss

之前做完比赛过后计划看看mmdetection的源码写点blog,写了两篇过后忙其他事去了,这里就接着把之前没写完的东西补上。
EwanRenton·2023-11-06 04:07

MMDetection3D简单教程：模型定义、注册与搭建

写在前面：本人正在学习MMDetection3D的过程中，可能有理解错误，欢迎指正。在MMDetection3D中，如果需要自定义模型，需要进行类的注册。
byzy·2023-11-03 05:21

第二十章 LaneAF框架结构以及接入MMDetection3D模型（车道线感知）

一前言近期参与到了手写AI的车道线检测的学习中去，以此系列笔记记录学习与思考的全过程。车道线检测系列会持续更新，力求完整精炼，引人启示。所需前期知识，可以结合手写AI进行系统的学习。二LaneAF接入openlane数据集2.1LaneAF文件结构|--README.md|--datasets#数据处理，返回img,seg,mask,af||--culane.py||--llamas.py||--
小酒馆燃着灯·2023-11-03 05:48

【mmdetection3d】——使用已有模型在标准数据集上进行推理和训练

1:使用已有模型在标准数据集上进行推理和训练使用已有模型进行推理这里我们提供了评测SUNRGBD、ScanNet、KITTI等多个数据集的测试脚本。请参考开始下的验证/样例来获取更容易集成到其它项目和基本样例的高级接口。在标准数据集上测试已有模型单显卡单节点多显卡多节点你可以通过以下命令来测试数据集：#单块显卡测试pythontools/test.py${CONFIG_FILE}${CHECKPO
Kadima°·2023-11-03 05:10

第二十二章 LaneAF框架结构以及接入MMDetection3D模型(车道线感知)

一前言近期参与到了手写AI的车道线检测的学习中去，以此系列笔记记录学习与思考的全过程。车道线检测系列会持续更新，力求完整精炼，引人启示。所需前期知识，可以结合手写AI进行系统的学习。二LaneAF接入openlane数据集2.1LaneAF文件结构|--README.md|--datasets#数据处理，返回img,seg,mask,af||--culane.py||--llamas.py||--
小酒馆燃着灯·2023-11-03 05:36

无脑016——使用mmdetection训练自己的数据集，使用labelme标注的coco格式

标注的数据集在上一篇文章介绍过了，先使用labelme软件标注好，然后使用代码，生成一个汇总的json文件http://t.csdnimg.cn/oKqDD一.我的环境如下：(mmdet300rc5_torch171)PSG:\bsh\mmdet300rc5_torch171>pythonPython3.8.18(default,Sep112023,13:39:12)[MSCv.191664bit
吃肉不能购·2023-10-31 18:25

open-mmlab的mmdetection使用总结

教程来源于视频：5MMDetection代码教学-1.5_哔哩哔哩_bilibili使用总结如下：环境安装配置见官方教程，如果在jupyter-notebook里，只要在mim前加上！
黑衣骑士兴·2023-10-31 16:55

mmdetection环境搭建（linux）

新建环境condacreate-nmmdetectionpython=3.7激活环境condaactivatemmdetection安装pytorch（在官网pytorch.org上找到对应版本）condainstallpytorch
ZZZZ_Y_·2023-10-31 07:33

mmdetection 使用maskrcnn训练自己的coco数据集实现目标检测【过程记录】更新中

搭建环境搭建mmdetection环境：http://t.csdnimg.cn/LClEa数据集将数据集放在detection-master/data/coco下配置文件config设置看到网上有很多方法是直接修改的官方的模型院配置文件
ZZZZ_Y_·2023-10-31 07:33

mmdetection 目标检测测试时打印各类别准确率（AP），打印iou为0.5时各类AP

第一个问题：测试时打印各类别准确率（AP）方法1：在mmdet/datasets/coco.py中找到evaluate函数，大概第300多行，将classwise设为True，默认为Falsedefevaluate(self,results,metric='bbox',logger=None,jsonfile_prefix=None,#是否显示每个类别classwise=True,若改动后未生效可
ZZZZ_Y_·2023-10-31 07:33

ValueError: need at least one array to concatenate

**ValueError:needatleastonearraytoconcatenate**mmdetection工具箱：mmdetection工具箱：提示ValueError:needatleastonearraytoconcatenate
苦木兑咖啡·2023-10-31 01:21

安装MMDetection出现ModuleNotFoundError: No module named ‘mmcv._ext‘

目录01问题描述02问题分析03解决方案01问题描述在验证mmdetection安装是否成功时，出现错误ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'mmcv.
小刺猬69·2023-10-28 15:51

ModuleNotFoundError: No module named ‘mmcv._ext‘解决方案

机器视觉、算法、Python、C++感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~我的博客地址为：【AI菌】的博客我的Github项目地址是：【AI菌】的Github一、问题描述使用目标检测开源工具MMDetection
AI 菌·2023-10-28 15:51

ModuleNotFoundError: No module named ‘mmcv._ext

_ext-云+社区-腾讯云问题：在安装mmdetection时，安装mmcv经常出现、ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘mmcv._ext’问题。
Wanderer001·2023-10-28 15:21

第四章 MMDetection3D框架(车道线感知)

@[TOC](第四章MMDetection3D框架(车道线感知))前言近期参与到了手写AI的车道线检测的学习中去，以此系列笔记记录学习与思考的全过程。车道线检测系列会持续更新，力求完整精炼，引人启示。
小酒馆燃着灯·2023-10-27 22:02

mmdetection源码阅读笔记（1）--创建网络

之前写了mmdetection的模型创建部分，这次以cascadercnn为例具体看下网络是怎么构建的。
EwanRenton·2023-10-27 02:42

OpenPCDet和mmdetection3d

转载：https://blog.csdn.net/weixin_40805392/article/details/107209832OpenPCDet和mmdetection3d是香港中文大学open-mmlab
Fzc_PCL·2023-10-25 14:57

无脑015——windows 安装mmdetection

首先创建conda环境condacreate-nmmdet_torch171python=3.8condainstallpytorch==1.7.1torchvision==0.8.2torchaudio==0.7.2cudatoolkit=10.1-cpytorchcondaactivatemmdet_torch171pipinstallpillow==8.0然后安装openmimpipinst
吃肉不能购·2023-10-25 12:44

Docker-mmdetection3d

Docker-mmdetection3dubuntu18.043090Ti文章目录Docker-mmdetection3ddocker安装部署cuda报错安装mmdetection3d测试使用现成的镜像
BLACKVEIL·2023-10-23 07:32

Ubuntu18.04从零开始安装显卡驱动、配置MMDetection3D环境

Ubuntu18.04从零开始安装显卡驱动、配置MMDetection3D环境概要安装NVIDIA英伟达显卡驱动参考文献其他安装CUDA11.3、CuDNN、Anaconda安装CUDA安装CuDNN安装
AGI_Player·2023-10-23 07:32

（一）MMDetection3D环境配置

（一）MMDetection3D环境配置官方文档：MMDetection3D官方文档推荐教程：通用视觉框架OpenMMLab系列课程之MMDetection3D项目地址：https://github.com
__情不知所起__·2023-10-23 06:56

mmdetection3d框架下的CenterPoint网路模型

一、准备工作1.1，按照readme.md配置好环境1.2，准备数据：nuscenesv1.0-mini即可，放在./data目录下即可1.3，生成pklpythontool/create_data.pynuscenes--root-path../data/v1.0-mini--out-dir../data/v1.0-minicreate_data.py会自动调用mmdet3d的updata_in
baobei0112·2023-10-23 06:26

MMDetection3D使用学习(mmdet v1.1 rc)

文章目录前言MMDetection3D介绍及安装使用MMDet3D的安装和依赖使用MMDet3D预训练模型在点云和图像数据上推理second模型测试pointpillars模型测试centerpoint
一只糊涂虫儿·2023-10-23 06:25

mmdetection3d

https://mmdetection3d.readthedocs.io/zh_CN/latest/user_guides/data_pipeline.htmlhttps://betheme.net/houduan
phily123·2023-10-23 06:24

高效MMdetection(3.1.0)环境安装和训练自己数据集教程(实现于Linux(ubuntu)，可在windows尝试)

一、前言很久没用mmdetection了，作为目标检测常见的几个深度学习框架，mmdetection用的人还是很多的，其中比较吸引人的一点就是mmdetection集成了非常多的算法，对于想做实验对比和算法学习的人来说
清梦枕星河~·2023-10-22 19:21

mmdetection 中 Mask Rcnn检测结果可视化（DICE计算、PR曲线绘制等）

mmdetection中的MaskRcnn是一个很不错的检测网络，既可以实现目标检测，也可以实现语义分割。
PandAiTech_Seven·2023-10-22 13:13

解读mmdetection中faster_rcnn中生成与使用anchor的代码

一、anchor部分参数的配置上面是faster_rcnn中关于rpnanchor的参数配置，strides=[4,8,16,32,64]是5个featuremap由输入尺寸，下采样的倍数，ratios是同一个位置，长宽比的三种变换，目前scales这个参数不是很明白。二、生成基础anchors在这个部分，anchors的大小已经决定了，这里anchors的大小是指在输入原图上的stridesca
仙女修炼史·2023-10-21 15:04

玩转MMDetection-MMDetection中的模型框架文件及参数解读（一）

该文主要介绍完整的MMDetection包含的配置文件中的模型文件--model.py以下代码详细逐行解读了模型文件包含的代码含义及使用一、特征提取网络主干采用如上图所示的SwinTransformer
zuoyou-HPU·2023-10-21 15:33

mmdetection的configs中的各项参数具体解释

一、简介在使用mmdetection对模型进行调优的过程中总会遇到很多参数的问题，不知道参数在代码中是什么作用，会对训练产生怎样的影响，这里我以faster_rcnn_r50_fpn_1x.py和cascade_rcnn_r50
洪流之源·2023-10-21 15:01

【mmdetection】ROIExtractor中的featmap_strides和finest_scale

featmap_strides错了导致没有性能在用FasterRCNN跑自己的数据集的时候，发现几乎没有性能（0.8%），后来找到原因发现是：FasterRCNN中，第二个stage的SingleROIExtractor的featmap_strides写成了[8,16,32,64]roi_head=dict(type='StandardRoIHead',bbox_roi_extractor=dic
吃熊的鱼·2023-10-21 14:20
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