mmaction2摄像头使用教程1.克隆项目gitclonehttps://github.com/open-mmlab/mmaction2.git2.安装mmcv-fullpipinstallmmcv-full-fhttps

参考：https://blog.csdn.net/CSDNxiaoh/article/details/125321921官方文档：https://gitcode.net/mirrors/open-mmlab1

我们以为例（这里没有直接写loss相关参数）：https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/m

https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/configs/yolox/y

https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/configs/yolox

由于换一台服务器跑程序，之前是mm2.9.0+mmcv1.2.4+torch1.10.1(cuda11.4),按照官方教程（https://github.com/open-mmlab/mmdetection

首先，在官网https://github.com/open-mmlab/mmdetection查看mmdetection的安装过程，在docs/get_started.m

环境搭建由于上一篇中已经搭建了mmdetection的环境，本实验中沿用上一个环境源码https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation下载zip，解压，然后使用pipinstall-v-e

MMSegmentation安装参考我上一篇文章：ubuntu编译安装mmcv1.6.2和mmsegmentation0.28.02.数据集Cityscapes准备参考：https://github.com/open-mmlab

Stanford)69G大规模无人机(校园)图像数据集【Stanford】http://cvgl.stanford.edu/projects/uav_data/人脸素描数据集【CUHK】http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk

1.准备数据集https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/blob/bb204696c19ded90121caea82e34fa3ff0bd131f/docs

1mmdetedtion3d环境搭建2demo测试1.1环境搭建1.1.1创建虚拟环境并激活condacreate-nopen-mmlabpython=3.7-ycondaactivateopen-mmlab1.1.2

Stanford)69G大规模无人机(校园)图像数据集【Stanford】http://cvgl.stanford.edu/projects/uav_data/人脸素描数据集【CUHK】http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk

概述项目主页：https://www.mmlab-ntu.com/project/meshinversion/方法名称：MeshInversion输入：单目图像（inthewild，有背景的，没有抠图的

MMPose开源代码:https://github.com/open-mmlab/mmpose一、安装环境：官方教程：依赖环境—MMPose0.28.1文档安装过程中的问题：Traceback(mostrecentcalllast

参考网址：https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/en/get_started.md/#Installationstep0安装步骤如下

参考mmcv的官方文档（https://github.com/open-mmlab/mmcv）重要的是问题是需要GPUcuda,pytorch版本一致，与mmcv对应才行。

OpenPCDet安装OpenPCDetgithub官网：https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet哇。。。真的是安了好久。

openPCdet自定义数据集训练openPCdet代码框架实现自定义数据集导入的流程自定义数据集类的编写openPCdet代码框架openPCdet是由香港中文大学MMLab实验室开源的轻量话激光雷达点云目标检测框架

https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet/issues/473

刘宇，博士，上海人工智能实验室青年科学家，OpenDILab开源决策智能平台项目负责人，博士毕业于香港中文大学MMLab，研究方向为大规模深度学习优化问题和决策AI，发表人工智能领域顶会顶刊30余篇，总引用量达到

一、论文：《DeepConvolutionalNetworkCascadeforFacialPointDetection》链接：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/CNN_FacePoint.htm

环境下配置mmpose，按照mmpose工程下的install.md文件配置，创建虚拟环境，1、condacreate-nopen-mmlabpython=3.7-ycondaactivateopen-mmlab2

代码下载：github:https://github.com/open-mmlab/mmclassification确定模型resnet18点击configs->resnet18_8*b32_in1k.py

如果大家之前没有做过mmlab系列的项目，有可能会不知道如何配置，mmlab系列相关的环境，这里我再单独介绍一遍，如何配置mmlab系列的基础环境。

joint-iimage.jpgfbonfbvpose_out.png后处理参考modelzoo里面的onnxhrnet处理下就好对应HRNet仓库==============https://github.com/open-mmlab

前言：本文的想法来自于https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet/issues/771该讨论区下155cannon大佬的想法，但是在训练的最后一步一直出错，希望有大佬可以指点一下

一.Openpcdet的安装以及使用*Openpcdet详细内容请看以下链接：GitHub-open-mmlab/OpenPCDet:OpenPCDetToolboxforLiDAR-based3DObjectDetection

3D人体姿态估计简述-知乎(zhihu.com)open-mmlab/mmocr:OpenMMLabTextDetection,RecognitionandUnderstandingToolbox(github.com

在mmdetection的安装说明中https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/install.md。

1项目地址项目地址：https://github.com/open-mmlab/mmdetection安装指南：https://github.com/open-mml

测试以及各个参数的介绍这是一篇在25分钟内完成的文章如果有疏漏,可以mark.首先是背景:1.动机:暂不明2.各个数据的来源:mmdetectiongithub传送门:https://github.com/open-mmlab

简要说一下nndetection的安装步骤吧：github：https://github.com/open-mmlab/mmdetection1、首先看一下自己的cuda版本是多少，根据自己的cuda版本安装对应的

前言近期在学习mmdetect，总体来说mmlab这个框架感觉上手难度还挺大的，自己也是结合b站各位up主（up主名称：我是土堆、OneShotLove、比飞鸟贵重的多_HKL）以及知乎mmlab官方边看边学

前言近期在学习mmdetect，总体来说mmlab这个框架感觉上手难度还挺大的，自己也是结合b站各位up主（up主名称：我是土堆、OneShotLove、比飞鸟贵重的多_HKL）以及知乎mmlab官方边看边学

MMDeploy是一个开源的深度学习模型部署工具箱，是OpenMMLab项目的一部分，源码在https://github.com/open-mmlab/mmdeploy，最新发布版本为v0.8.0，License

原文链接论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.03278.pdf代码地址：GitHub-open-mmlab/mmdetection:OpenMMLabDetectionToolboxandBenchmark1

mmlab中学习率优化参数整理optimizer=dict(type='SGD',lr=0.01,momentum=0.9,weight_decay=0.0001)lr_config=dict(policy

MMdetection3D安装步骤创建环境，并激活condacreate-nopen-mmlabpython=3.7-y#激活condaactivateopen-mmlab安装pytorchcondainstallpytorchtorchvisioncudatoolkit

https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/get_started.md1、先创建一个conda环境并激活它condacreate-nopen-mmlabpython

文章目录驱动层安装NVIDIA驱动安装CUDA和cudnncudnn安装测试安装TensorRT8软件层pytorch（1）Pytorch1.9.0-cuda111（2）Open-mmlab-cuda111

DEBUG:无法安装mmdet包问题解决问题安装包失败手动安装解决gitclonehttps://github.com/open-mmlab/mmdetection.gitcdmmdetectionpipinstall-rrequirements

记录一下自己在安装mmlab中的mmdet库遇到的问题，直接使用pipinstallmmdet报错如下:ERROR:Couldnotbuildwheelsforpycocotools,whichisrequiredtoinstallpyproject.toml-basedprojects

MVX-Net论文解读论文地址：[1904.01649]MVX-Net:MultimodalVoxelNetfor3DObjectDetection(arxiv.org)论文代码：open-mmlab/

OMP:HintThismeansthatmultiplecopiesoftheOpenMPruntimehavebeenlinkedintotheprogram.在使用mmlab运行vis_pipeline.py

https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/en/get_started.mdstep1，2，

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：MMLab@NTU导语：你是否也曾迷惑于“OD/AD/ND/OSR/OODDetection”之间错综复杂的关系？

resnet50总结前言整理下特征提取网络resnet的网络结构论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385文中所提供的代码来自：https://github.com/open-mmlab

1.数据集准备参考官网给出的数据集准备教程https://github.com/open-mmlab/mmaction2/blob/master/docs/data_preparation.md参考ucf101

open-mmlab有许多非常实用的框架，其中目标检测的话mmdetection确实很实用。