MMDetection

阅读笔记-DETR End-to-end object detection with transformers

目标检测目前的框架包括mmdetection等对于检测领域挺好用的，但对于其他领域而言可能就挺难上手的，集成度有点太大:(Facebook傲娇的不适用已有的检测框架，支持。另一方面，将大热的trans
熙熙江湖·2020-12-29 14:05

Detectron2（AdelaiDet）加载COCO格式自定义数据集

Win10CUDA:11.0pytorch:1.7.1GPU:3060Tipython：3.8Detectron:0.3（笔者可以在win环境成功编译安装detectron2Detectron2模型数量虽然比mmdetection
落叶_小唱·2020-12-23 16:06

5 分钟读懂Python 中的 Hook 钩子函数

1.什么是Hook经常会听到钩子函数(hookfunction)这个概念，最近在看目标检测开源框架mmdetection，里面也出现大量Hook的编程方式，那到底什么是hook？hook的作用是什么？
·2020-12-09 10:35

mmdetection中出现 loss为 nan的情况

1。mmdet中的core/evalution/classnames.py中的类别没修改2。mmdet中的datasets/voc.py中的类别没修改3。config/base/models中基础模型的num_classes没有修改正确4。config/faster_rcnn.../...py中datasets的路径没有修改image.png5。图片的标签(xml)中含有其他类别，比如训练类别只有
梅丽奥达斯·2020-12-02 11:40

MMDetection3D代码学习笔记——torch.backends.cudnn.benchmark

MMDetection3D代码学习笔记——torch.backends.cudnn.benchmark前言大家在训练深度学习模型的时候，经常会使用GPU来加速网络的训练。
Kadima_du·2020-11-21 22:55

mmdetection中的pipeline

问题描述在mmdetection中，pipeline是一个非常重要的步骤，它负责对原始的图像进行一系列的处理，完成一系列的操作，最终提供给深度神经网络。
blgpb·2020-10-24 17:19

mmdetection最小复刻版(五)：yolov5转化内幕

AI编辑：深度眸0摘要在前一篇文章mmdetection最小复刻版(四)：独家yolo转化内幕中，我们已经详细分析了darknet框架训练的模型如何转化到mmdetection-mini中，这一篇文章讲解最火的
l7H9JA4·2020-10-19 00:00

如何将anaconda安装配置的mmdetection环境离线拷贝到另一台电脑

1、Windows上anaconda安装配置mmdetection环境稍后再写2、将anaconda环境离线移植到另一台电脑首先将anaconda的安装路径完全拷贝到U盘，以便移植到另一台的没有连网的电脑上
·2020-10-15 09:22

mmdetection最小复刻版(一)：整体概览

AI编辑：深度眸mmdetection最小复刻版是基于mmdetection的最小实现版本简称mmdetection-mini。其出现的目的是通过从头构建整个框架来熟悉所有细节以及方便新增新特性。
l7H9JA4·2020-09-17 18:00

ubuntu 18.04 mmdetection 训练mask_rcnn

目录Git数据集准备配置修改coco.py修改class_names.py修改coco_instance.py修改schedules_1x.py修改default_runtime.py修改mask_rcnn_r50_fpn.py训练测试训练其他网络的建议Git官网安装教程以及数据集准备，可以根据自己想要跑的网络准备。下面记录一下这次跑mask_rcnn的过程。数据集准备这次在数据上面花了很多时间，
萌新用户2.0·2020-09-17 11:30

基于labelme的图片和json文件的扩增

在使用mmdetection的过程中，发现经由labelme的数据经过labelmetococo的转换工具转换成coco数据形式再输入mmdetection。
we34dfg·2020-09-16 10:52

mmdetection的使用总结

一资料链接：1---mmdetection官方地址：https://github.com/open-mmlab/mmdetection2---mmdetection安装与入门教程：https://blog.csdn.net
we34dfg·2020-09-16 10:52

mmdetection(5)：GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond 理解

这篇文章让我很是疑惑，已经跑离作者的思路了，欧克，那我们先来看一下把，a模型是NLblock，即non-local，我们前文讲过，意思就是通过操作i和j点的特征，来判断其是否应该相连，然后在乘加上j点的特征，最后得到i点卷积的结果。那wh*wh就表示相连关系啊。那我们来梳理一下啊，NL我们到底要个什么东西，很明显我们的要的是卷积的结果啊，而卷积的是各个j点啊，类似普通卷积的上下左右9个点。该模块是
冷夏LX·2020-09-16 04:22

2020-08-28

AttributeError:‘COCO‘objecthasnoattribute‘get_cat_ids‘（详细教程）mmdetection训练自己的模型，测试，评估mmdetection实战，训练扑克牌数据集
Geek_·2020-09-15 19:01

centos升级gcc版本最全攻略

mmdetection和pytorch有时候会要求gcc版本高于4.9.0，升级起来相当麻烦，有很多网络限制导致网上很多教程不能用本文的方法基本上都改成国内源了，所以成功率还是很高的。
Bazinga521·2020-09-15 07:04

VIA(VGG Image Annotator)标注数据转化为coco format的代码

mmdetection等框架中有的不支持VIA标注的数据，就需要写一个转化的代码其实就是两个json文件的转化，两种标注格式读入后就是两个dict格式的数据,我们要做的就是一层一层
Bazinga521·2020-09-15 07:04

解决模型训练loss nan的问题

用mmdetection训练检测模型时，出现了bbox_loss和cls_lossnan的问题，记录排查原因的过程，以及最终的解决。现象是，loss在正常降低的过程中，突然跳变nan，整体震荡下降。
STU_11wxzou·2020-09-14 04:44

RuntimeError: The size of tensor a (30) must match the size of tensor b (81) at non-singleton

用mmdetection训练cascade_rcnn模型时，训练时没有问题，在validation的时候报错Traceback(mostrecentcalllast):File"prepare_mmdet_detections_txts.py
STU_11wxzou·2020-09-14 04:44

mmdetection v2.0在ubuntu16.04服务器上的配置和训练自己的voc数据集

一.mmdetection环境搭建系统环境：ubuntu16.04cuda：10.0（此处一定注意检查自己的环境，关乎到后面cudatoolkit版本的安装问题）默认大家都已经安装好anaconda3了
深度学习菜鸟·2020-09-14 04:34

mmdetection配置

mmdetection配置简介商汤科技（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，
Wood_Du·2020-09-13 11:46

用商汤的mmdetection 学习目标检测中的 Recalls, Precisions, AP, mAP 算法 Part2

还没看part1的请移步用商汤的mmdetection学习目标检测中的Recalls,Precisions,AP,mAP算法Part1好的，在part1中·我们已经求的了TP以及FP，也就是检测出的所有可能
史蒂芬方·2020-09-13 06:20

Mmdetection踩坑教程

Mmdetection踩坑指南菜鸟初学mmdetection没几天，遇到一堆坑，和大家交流下1.Sourcenotfound2.libSM.so.63.importname'deform_conv_cuda
「已注销」·2020-09-13 06:18

mmdetection 修改预训练模型权重类别数

修改预训练权重类别数importosimporttorchimportargparsedefinit_args():parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument("--org_path",type=str,help="thepathofpretrainedmodel")parser.add_argument("--num_classes",
yuyijie_1995·2020-09-13 06:00

用mmdetection训练和测试自己的数据集（LabelImg，xml，VOC格式）

前提：当你安装好mmdetection后1.用LabelImg标注自己的数据集，获得与照片对应的一堆xml文件（注：如果你是先在别的电脑用LabelImg标注，xml文件里的属性会与之后放在服务器里不一样
ggtired·2020-09-13 06:48

mmdetection训练记录

mmdetection多GPU训练说明1、docker环境：dockerexec-itdj_mmdetection/bin/bash进入docker容器，切换到mmdetection目录cd/home/
笺简检渐·2020-09-13 05:17

新版mmdetection训练自己的数据集

配置最好的情况是按照mmdetection的文档介绍，一步一步走。pytorch1.5没有配置成功。pytorch1.3基本可以很顺利的配置好，但是要注意的是cuda的版本问题。
aoluming·2020-09-13 05:47

mmdetection2.0 配置 训练自己的数据集 和 验证出错的问题

在ubuntu下安装mmdetection只要按照官方教程就好了，基本没有问题。
Big_Huang·2020-09-13 04:21

mmdetection使用tensorboard可视化训练集与验证集指标参数

如何使用mmdetection训练自己的数据可以参考这篇文章https://blog.csdn.net/weicao1990/article/details/93484603，在这篇文章中只是用训练集进行训练
洪流之源·2020-09-13 04:35

mmdetection源码笔记（四）：训练模型之train_detector()的解读

引言之前在写mmdetection源码的解读过程时，觉得train_detector()这部分很重要，对于理解整个的训练过程应该时起着非常大的理解作用。
Activewaste·2020-09-13 04:08

mmdetection框架的安装、训练与测试

目录1、框架介绍2、环境配置3、训练和测试1、框架介绍mmdetectionisanopensourceobjectdetectiontoolboxbasedonPyTorch.Itisapartoftheopen-mmlabprojectdevelopedbyMultimediaLaboratory
学习CV的菜鸟·2020-09-13 04:37

mmdetection训练自己数据集的配置详情记录

类型数据集训练教程（分割为例）VOC类型数据集训练教程（DOTA数据集为例）检测Attention:源码注释发布于我的github（近期更新到最新版）：https://github.com/ming71/mmdetection-annotated
ming7771·2020-09-13 04:52

mmdetection环境配置以及自定义数据的训练与测试

1.简介mmdetection是商汤科技（2018COCO目标检测挑战赛冠军）和香港中文大学开源的一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱。
waq127520·2020-09-13 04:23

Detectron2 制作自己COCO格式的检测数据集

0.前言一直没有去系统做过检测的任务，然后最近有这个需要，所以开始比较完整的学习一下detectron,detectron2,maskrcnn,mmdetection,deformable等等这群开源的大项目
郭汪汪·2020-09-12 23:44

windows下调试 detectron2或者mmdetection 的c++ 扩展模块，如nms,ROIAlign,dcn等

1，环境说明：1）window10,pycharm,vs20172）被调试框架：pytorch,detectron2，mmdetection等（不限于）2，步骤1）首先要detectron2，mmdetection
hike188·2020-09-12 22:24

目标检测四大开源神器Detectron2/mmDetection/darknet/SimpleDet

文章来源：CVer微信公众号Detectron2维护团队：Facebookstar数：11616所属框架：PyTorchhttps://github.com/facebookresearch/detectron2Detectron2前身就是鼎鼎大名的Detectron，其实Detectron可以说是Facebook第一代检测工具箱，目前在github上获得23.5kstar！https://git
纸浅躬行·2020-09-12 22:02

目标检测00-10：mmdetection(Foveabox为例)-源码无死角解析（3）-头部网络bbox_head-训练过程

以下链接是个人关于mmdetection(Foveabox-目标检测框架)所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：a944284742相互讨论技术。
江南才尽，年少无知！·2020-09-12 14:04

目标检测00-09：mmdetection(Foveabox为例)-源码无死角解析（2）-模型构建总览

以下链接是个人关于mmdetection(Foveabox-目标检测框架)所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：a944284742相互讨论技术。
江南才尽，年少无知！·2020-09-12 14:32

目标检测00-07：mmdetection(Foveabox为例)-数据读取与数据增强 -（落地重点篇-经验分享）

以下链接是个人关于mmdetection(Foveabox-目标检测框架)所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：a944284742相互讨论技术。
江南才尽，年少无知！·2020-09-12 14:32

目标检测00-10：mmdetection(Foveabox为例)-源码无死角解析（4）-头部网络bbox_head-推理过程

以下链接是个人关于mmdetection(Foveabox-目标检测框架)所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：a944284742相互讨论技术。
江南才尽，年少无知！·2020-09-12 14:32

mmdetection添加focal loss

最近刚打完一个交通标志检测的比赛，最终排名为18/1073，虽然成绩不好，但是收获了很多，之前打比赛一直使用caffe和detectron框架，这次初步尝试了一下商汤开源的mmdetection，发现模块化的东西很多
chenzy_hust·2020-08-26 15:21

mmdetection——anchor_target解读

anchor_target函数解读该函数输入参数："""Computeregressionandclassificationtargetsforanchors.Args:anchor_list(list[list]):Multilevelanchorsofeachimage.valid_flag_list(list[list]):Multilevelvalidflagsofeachimage.gt
Shane Zhao·2020-08-26 14:45

【目标检测系列：十】Anchor Free | GARPN | Region Proposal by Guided Anchoring

CVPR2019商汤RegionProposalbyGuidedAnchoringhttps://github.com/open-mmlab/mmdetectionDCNanchorDense–>sparsefix
鹿鹿最可爱·2020-08-26 13:27

（五）深度学习实战 | MMDetection笔记（2）

1.简介上文介绍了MMDetection{\rmMMDetection}MMDetection的基本内容和简单地测试官方所提供的预训练模型，本文将从四个方面进一步介绍MMDetection{\rmMMDetection
Skies_·2020-08-26 12:42

（六）深度学习实战 | MMDetection笔记（3）

1.简介配置文件是MMDetection{\rmMMDetection}MMDetection中的核心要素，各模块的组建主要通过配置文件完成，而我们在添加或修改网络结构时也主要是针对配置文件的修改。
Skies_·2020-08-26 12:10

【代码】FoveaBox代码解读

0.FoveaBox论文：https://arxiv.org/abs/1904.03797代码；mmdetection版本1.
FSALICEALEX·2020-08-26 11:21

目标检测正负样本区分策略和平衡策略总结(三）

所有涉及到的代码均以mmdetection为主。本文是第三部分，重点分析下anchor-free和anchor-base混合学习的GuidedAnchoring以及yolo
l7H9JA4·2020-08-26 11:48

目标检测正负样本区分策略和平衡策略总结(一)

所有涉及到的代码均以mmdetection为主。本文是第一部分，主要包括fasterrcnn、librarcnn、retinanet、ssd和yolo一共5篇文章。下一篇会
l7H9JA4·2020-08-26 11:48

最新版本的mmdetection2.0 （v2.0.0版本）环境搭建、基于VOC数据来训练自己的数据集、测试

目录1数据声明2mmdetection环境搭建2.1查看Cuda和cudnn的版本2.2安装Anaconda2.3配置mmdetection3准备自己的数据集3.1数据标注3.2数据划分与存放3.2.1VOC2007
zhangyuexiang123·2020-08-24 05:54

商汤科技正式开源 mmdetection 和 mmcv

id=1614278154523071090&wfr=spider&for=pc雷锋网AI科技评论消息，18年10月12日，商汤科技正式开源mmdetection和mmcv两个项目。
junmuzi·2020-08-24 00:53

【mmdetection踩坑记录】（二）non-distributed模式多卡训练

文章目录使用non-distributed模式进行多卡训练在训练过程中进行eval使用work_flow来进行控制自己添加eval的代码思路控制训练的epoch和eval的epoch构建Evaluator其他问题在val的过程中没有gt-bboxtools/test.py中使用distributed模式本博客内容涉及较多对代码的修改，这个前提是对train的过程有比较详细的了解，这部分详见【mmd
麒麒哈尔·2020-08-22 15:00
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