MMdetection

mmdetection 学习小结

笔者最近由于项目学习了一下mmdetection工具箱，这里记录一下心得体会！
long_xuan123·2020-07-04 22:10

mmdetection(pytorch0.4.1版本)模型构建部分源码解析(转)

在mmdetection中，实现了许多现有two-stage目标检测方法以及one-stage目标检测方法，且包含完整的数据载入、模型构建、模型训练以及模型测试部分的源码。
lishuiwang·2020-07-04 22:01

物体检测和分割轻松上手：从detectron2开始（合篇）

目前有以下几个通用的开源项目：Detectron：FAIR出品，基于caffe2；maskrcnn-benchmark：FAIR出品，基于PyTorch，可以看成Detectron的PyTorch升级版；MMDetection
l7H9JA4·2020-07-04 20:09

目标检测王者库MMDetection迎来重大版本更新！

AI编辑：我是小将如果要给目前的目标检测开源库排名的，那由商汤科技和香港中文大学开源的MMDetection库一定是最强的王者，这个开源库基于PyTorch，支持很多主流的目标检测模型，而且在不断更新。
l7H9JA4·2020-07-04 20:08

MMDetection 入门 | 二

作者|open-mmlab编译|Flin来源|Github入门本页提供有关MMDetection用法的基本教程。有关安装说明,请参阅上一篇的安装文档。
磐创 AI·2020-07-04 15:33

【mmdetection源码解读(一)】骨干网络--ResNet

以下仅为个人理解，若有不正之处还请指出，欢迎交流！本文解读的源码为mmdet/models/backbones中的resnet.py首先附上ResNet原文地址DeepResidualLearningforImageRecognition其中，ResNet整体网络结构图如下：文末附有ResNet-50完整的网络结构图一、ResNet网络中的两种基本残差块由网络结构图可以看出，ResNet-18和R
cc__cc__·2020-07-04 12:01

安装mmdetection并测试demo

一、安装mmdetection（0）ubuntu已有环境Anaconda；CUDA–V10.0.130；CUDNN–7.4.2（1）新建conda环境并激活condacreate--nameopen-mmlabpython
cc__cc__·2020-07-04 12:01

mmdetection学习笔记（一）：安装

一、安装配置要求：•Linux(Windowsisnotofficiallysupported)•Python3.5+(Python2isnotsupported)•PyTorch1.1orhigher•CUDA9.0orhigher•NCCL2•GCC(G++)4.9orhigher•mmcv•OS:Ubuntu16.04/18.04andCentOS7.2•CUDA:9.0/9.2/10.0•
陈二xh·2020-07-04 11:23

计算机视觉各领域前沿算法积累

目录一、目标检测1、SSD2、PaddleDetection3、mmdetection4、mediapipe二、单目标跟踪1、pytracking2、pysot3、SiamMask4、siammask_e5
技术挖掘者·2020-07-04 09:36

mmdetection 安装与使用（win10）

一、安装（1）创建虚拟环境：condacreate-nmmdecpython=3.6完成（2）激活虚拟环境，安装torch（现在mmdetection需要的torch最低版本为1.1.0）activatemmdec
不你不想·2020-07-04 08:04

计算机视觉 | mmdetection框架学习

[框架官网]：(https://github.com/open-mmlab/mmdetection)###软件环境*Python3.7*PyTorch1.1and(CUDA9.0orhigher)*NCCL2
Chile_Wang·2020-07-04 05:36

mmdetection框架的问题需求追踪源码之训练验证

问题：上图是使用mmdetection几乎默认配置的训练输出，当时我是以为这个输出是验证集的验证输出，但是在实验和看别人的配置的时候，在各个网络的配置里面不用改val和test也能训练自己的训练集，看别人的甚至直接删掉这两项也可以训练
ac！·2020-07-04 04:20

【目标检测】MMDetection专栏之技术细节｜四

在本节中,我们将介绍训练检测器的主要单元：数据管道,模型和迭代管道。数据管道按照规定,我们使用Dataset和DataLoader用于多个处理的数据加载。Dataset返回对应于模型的forward方法的参数的数据项字典。由于对象检测中的数据大小可能不同(图像大小,gtbbox大小等),因此我们在MMCV中引入了一种新类型DataContainer,以帮助收集和分配不同大小的数据。有关更多详细信息
woshicver·2020-07-04 03:49

深度学习CV行业失业工具包大集合

目录序言一、目标检测工具箱1.1mmdetection1.2Detectron21.3SimpleDet1.4PaddleDetetion二、语义分割工具箱2.1semantic-segmentation-pytorch2.2Semantic-Segmentation-Keras
那年当上博士前·2020-07-04 01:27

深度学习目标检测框架mmdetection安装和配置环境，并进行demo测试

#一.前言商汤和港中文联合开源了mmdetection—基于PyTorch的开源目标检测工具包。
上进的小菜鸟·2020-07-04 01:40

mmdetection论文笔记

Introduction2.SupportedFrameworks3.Architecture4.Benchmarks5.ExtensiveStudies代码笔记论文翻译AbstractWepresentMMDetection
UESTC_liuxin·2020-07-04 01:30

Github 项目 - mmdetection 模型训练

[论文-MMDetection:OpenMMLabDetectionToolboxandBenchmark-2019](https://arxiv.org/abs/1906.07155)[githubopen-mmlab
JL-LOVE·2020-07-01 16:30

【mmdetection】使用心得

目录1.关于使用环境2.训练非jpg的数据3.关于cudaoutofmemory4.多尺度训练理解1.关于使用环境截止到2019年底，一共三台机器在跑：1、第一台台式机：anaconda+1080ti+python3.7+cuda9.0+pytorch1.2跑起来ok2、第二台台式机：anaconda+2080ti+python3.6+cuda10.0+pytorch1.3跑起来ok3、第三台老式
Mr_health·2020-07-01 12:46

配置MMskeleton:ST-gcn

配置MMskeleton:ST-gcnConda虚拟环境CloneMMskeleton搭建mmskeleton搭建mmdetection安装mmdetection测试mmdetection在安装mmskeleton
白囧囧·2020-06-30 05:07

MaskRCNN-Benchmark框架训练自己的数据集

相比Detectron和mmdetection，MaskRCNN-Benchmark的性能相当，并拥有更快的训练速度和更低的GPU内存占用。众多亮点如下：PyTorch1.0：相当或
SongpingWang·2020-06-29 20:36

【mmdetection实践】（五）理解train的过程

从tools/train.py中#mmdetection/tools/train.pytrain_detector(model,datasets,cfg,distributed=distributed,
麒麒哈尔·2020-06-29 20:03

Linux如何让命令提示符显示完整的路径

如下：(mmdetection)[root@localhostmhat]#pwd/HDD/project/mhat2修改配置文件显示完整路径1、修改/etc/pro
随海亮·2020-06-29 00:43

最新版本的mmdetection2.0 （v2.0.0版本）环境搭建、训练自己的数据集、测试以及常见错误集合

欢迎大家关注笔者，你的关注是我持续更博的最大动力原创文章，转载告知，盗版必究最新版本的mmdetection2.0（v2.0.0）环境搭建、训练自己的数据集、测试及常见错误集合文章目录：1mmdetection
随海亮·2020-06-29 00:43

mmdetection代码解析（1）train.py

#coding=utf-8from__future__importdivisionimportargparseimportosfrommmcvimportConfigfrommmdetimport__version__frommmdet.datasetsimportget_datasetfrommmdet.apisimport(train_detector,init_dist,get_root_l
洪流之源·2020-06-27 14:46

【mmdetection】参数解析

图片输入大小解析1.单尺度输入：train_pipeline=[......dict(type='Resize',img_scale=(1333,800),keep_ratio=True),......dict(type='Pad',size_divisor=32),]实际输入缩放计算方式：max_long_edge=max(img_scale)max_short_edge=min(img_sca
mjiansun·2020-06-27 05:11

mmdetection-虚拟环境的搭建与代码调试

1、mmdetection---虚拟环境配置官方要求：初始环境：python==3.6.8CUDA==9.0Pytorch==1.0.0GCC==4.8.4mmcv>=0.2.6遇到的问题：①、Segmentationfault
夜幕下的光123·2020-06-26 13:56

mmdetection训练报错

mmdetection训练报错。先说结论吧，coco格式的annotations.json中categories的category_id不能有0（即背景类）。
梦飞天·2020-06-26 13:46

mmdetection源码阅读笔记（0）--创建模型

之前做天池比赛用mmdetection取得了还不错的成绩，就想仔细读读mmdetection的源码，了解下具体实现。这个系列，准备按照目标检测和实例分割的pipeline来写。
EwanRenton·2020-06-26 11:37

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·2020-06-26 11:37

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·2020-06-26 11:37

mmdetection源码阅读笔记（3）--Train and Test

前面把模型网络以及Loss部分都写了，这篇就主要把之前的部分都串起来，看下mmdetection的训练PipeLine是怎样的。
EwanRenton·2020-06-26 11:37

mmdetection框架解读——anchor生成机制

anchor是一组先验框，在fasterrcnn中被提出，再次记录mmdetectionanchor生成思路。
Shane Zhao·2020-06-26 10:35

mmdetection——anchor_head解读

mmdet中anchor_head为预测分支的基类，包含了_inti_layers,init_weights,forward_single,forward,get_anchors,loss，get_bboxes这些功能，囊括了训练用到的loss计算以及预测用到的get_bboxes方法。1、forward_singleandforward单尺度预测，得出分类，边框预测defforward_sing
Shane Zhao·2020-06-26 10:04

mmdetection在重庆江小白上的训练--使用自定义coco数据集的测试和训练

mmdetection在重庆江小白上的训练--使用自定义coco数据集的测试和训练1、配置mmdetection1.1环境要求1.2安装mmdetection2、测试3、用自己的数据集训练参考文献本人目标检测小白一枚
奔向大牛的菜鸡·2020-06-26 04:40

mmdetection中的anchor部分的代码理解和注释

/home/wuchenxi/mmdetection/mmdet/models/anchor_heads/anchor_head.pyfromfutureimportdivisionimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnfrommmcv.cnnimportnormal_initfrommmdet.coreimport
oldsix666·2020-06-25 14:47

【mmdetection】FCOS代码阅读二

【mmdetection】FCOS损失函数损失函数下面我们再来看看函数里面定义的损失函数。
Hanawh·2020-06-25 11:14

TODO —— mmdetection

文章目录导言简介学习率lr单/多GPU训练多机训练定制数据集模型训练的主要单元数据加载模型定义迭代管道模型测试数据集测试图片测试（可视化）导言mmdetection中文文档链接更全的英文文档(官方网站)
Life Recoder·2020-06-25 09:23

【MMDetection 系列：二】详细步骤使用教程，如何修改来跑自己的数据集

MMDetection我的理解首先要安装环境，condacreate，按照官网五步走，安装配置好详细见教程接着修改configs文件里面的配置文件，修改num_class（类别+1）以及work_dir
鹿鹿最可爱·2020-06-25 05:50

AI Studio 配置 mmdetection 环境

AIStudio配置mmdetection环境首先进入AIStudio的黑窗，按如下步骤操作（不要在notebook中操作）一、conda换源：condaconfig--addchannelshttps
*青云*·2020-06-24 12:06

mmdetection入坑日记（三）开始训练

-----训练阶段数据集准备上一篇博客已经注明了数据集的准备设置lrlr=0.00125*num_gpus*samples_per_gpu设置coco_detection.py修改root目录，以及train，val，json的目录mm2.0中的config设置_base_='./faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'classes=('person','bicycle',
pandsu·2020-06-24 11:37

mmdetection入门介绍-模型解析

五、模型解析我们可以参考一下docs/technical_details.md里面的参考模型回顾按照典型的约定，我们使用Dataset和DataLoader来加载具有多个工作程序的数据。Dataset返回数据项的字典，对应于模型的forward方法的参数。由于对象检测中的数据大小可能不同（图像大小，gtbbox大小等），在mmcv中引入了一种新的DataContainer类型，以帮助收集和分发不同
klaus_x·2020-06-24 01:28

如何下载mmdetection官方提供的预训练模型

mmdetection默认下载AWS上的预训练模型，具体情况可以查看mmcv/model_zoo/open_mmlab.json文件。
进击的路飞桑·2020-06-23 21:56

mmdetection安装

参考文档：https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/INSTALL.html#install-mmdetection个人操作及遇到问题：1.下载mmdetection
darren2015zdc·2020-06-23 02:22

用mmdetection训练自己的数据集

接触目标检测也有半年时间了，论文看了一些，但是都是看得马马虎虎，这次先用mmdetection跑一下Faster-rcnn，后面彻底熟悉了，再分析它的运行过程。
comea23·2020-06-22 23:27

MMCV python库介绍

mmcv是用于计算机视觉研究的基础Python库，支持MMLAB中的许多研究项目，例如MMDetection和MMAction该库主要分为两个部分，一部分是与深度学习框架无关的工具函数，比如IO/Image
NcepuKZH·2020-06-22 02:45

【代码】mmdetection源码解读（Anchor head部分）

0.简介Anchorhead主要是为了计算基于Anchor的损失函数，以及简单的回归。其中含有两个单层卷积，一个用来分类，一个用来回归，可以添加多层，例如Retinahead。以下代码的解读均依靠断点调试获得，使用的模型为fasterr-cnn1.self.lossdefloss(self,cls_scores,bbox_preds,gt_bboxes,gt_labels,img_metas,cf
FSALICEALEX·2020-06-21 20:01

ST-GCN docker 安装

如果有成功的小伙伴可以来讨论一波~一、成功案例（新版STGCN）——简单,官方给提供dockerfile代码：https://github.com/open-mmlab/mmskeleton1.使用的镜像：mmdetection
XianyuFFF·2020-06-21 18:52

mmdetection-使用技巧篇

使用Tensorboard查看训练在config文件中添加log_config=dict(interval=50,hooks=[dict(type='TextLoggerHook'),dict(type='TensorboardLoggerHook')#生成Tensorboard日志])设置之后，会在work_dir目录下生成一个tf_logs目录,使用Tensorboard打开日志cd/path
Challovactor·2020-06-21 18:37

mmdetection-数据篇

VOCDatasetVOC数据集格式2.CocoDatasetCOCO数据集格式说明3.CityscapesDataset使用自己的数据集方式一：转换成已有数据集格式方式二：添加自己的数据集格式数据集格式mmdetection
Challovactor·2020-06-21 18:05

mmdetection-安装篇

Linux环境下安装mmdetection环境准备：Linux系统Python3.5+PyTorch1.1或更高CUDA9.0或更高NCCL2GCC4.9或更高mmcv安装mmdetectiona.创建
Challovactor·2020-06-21 18:05
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