mmcls

【OpenMMLab AI实战营 学习笔记 DAY（三）-- mmclassification 安装配置 及 利用resnet训练flower模型】

实战营学习笔记DAY（三）--在北京超算平台mmclassification安装配置及利用resnet训练flower模型北京超算平台一、mmclassification环境安装配置二、模型搭建及训练数据集MMCls
R-F·2024-01-15 04:50

深度学习中用来训练的train.py 探究学习2.1（ 数据预处理）

下列为mmcls中数据预处理部分train_pipeline是一个训练过程的配置列表，用于定义数据预处理的步骤。
无妄无望·2023-12-25 08:34

Pytorch的dataloader用pdb进行debug报错

mmdet与mmcls编程技巧（一）：persistent_workersoptionneedsnum_workers>0单线程debug问题-知乎
Jumbo星·2023-08-10 06:37

【mmcls】mmdet中使用mmcls的网络及预训练模型

mmcls现在叫mmpretrain，以前叫mmclassification，这里为了统一称为mmcls。
there2belief·2023-06-17 14:07

【mmPretrain】，mmcls的扩展版还可以多模态自监督学习，对模型的理解更深，自定义自由度也很大

MMPretrain是一个全新升级的预训练开源算法框架，旨在提供各种强大的预训练主干网络，并支持了不同的预训练策略。MMPretrain源自著名的开源项目MMClassification和MMSelfSup，并开发了许多令人兴奋的新功能。目前，预训练阶段对于视觉识别至关重要，凭借丰富而强大的预训练模型，我们能够改进各种下游视觉任务。为了用户能够快速上手，官方推荐以下流程：对于想要使用MMPretr
羞儿·2023-06-07 04:58

MMLAB系列：MMCLS基本操作

MMCLS链接:GitHub-open-mmlab/mmclassification:OpenMMLabImageClassificationToolboxandBenchmark环境配置1.下载mmcvpipinstall-Uopenmimmiminstallmmcv-full2
樱花的浪漫·2023-04-08 08:32

OpenMMLab MMClassification代码实战

OpenMMLabMMClassification超算账号信息创建环境数据集划分MMCls配置文件单卡计算AI实战营作业超算账号信息超算中心账号超算资源可用队列分区NC-N30[“scz0au1”]宁夏超算
BoBo玩ROS·2023-02-06 16:50

OpenMMLab实战营笔记打卡-3

mmlab可在linux与windows跑，可以使用mim用于管理所有包，用来配置mmcv与mmcls。
我想吃鱼了，·2023-02-05 16:13

OpenMMLab 实战营打卡 - 第 3 课

MMCls可以用若干调用代码完
代码的小白~·2023-02-05 16:13

OpenMMLab AI实战营打卡-第3课

今天主讲了代码以及北京超算的使用教程，由于申请的北京超算还没到，于是我在本地配给了mmcv以及mmcls跟着项目做了一些简单的识别以及调试。
m0_61420917·2023-02-05 16:41

2023-2-3-openMMLab AI实战营 笔记（三）

MMClassification介绍介绍mmclassification工具包使用mmcls推理代码：推理工具：MIM工具：环境搭建：代码教学然后介绍使用pytorch框架实现分类模型的代码：（https
蟹老板882·2023-02-05 15:00

计算机视觉之图像分类代码教学——OpenMMLab实战营第三讲

图像分类工具包MMClassification环境安装依赖环境安装MMClassification需要Python3.6+、CUDA9.2+和Pytorch1.5+MMCls安装——最佳实践Step1:
jinglingsheshou·2023-02-05 10:31

2023.2.3 openmmlab ai训练营直播笔记（未美化条理完整）

mmcls理论、答疑、布置作业、超算平台使用定义数据、数据预处理、基于dataset，做dataload做采样；写模型（nn.module），前传计算图devicecuda传入gpu计算；optimizer
千恋茉子·2023-02-04 19:42

OpenMMLab AI训练营

关于这些任务，openmmlab均有其相关的成熟算法库，mmcls、mmdet、mmseg等等。自2012年Alexnet开始，计算机视觉已全面进入深度学习时代。从手工特征到机器自主学习特征表达。
大熊SsSsSs·2023-02-04 13:08

OpenMMLab实战营笔记打卡-2

图像分类与mmcls参数量与运算量参数量卷积层的参数量包括：卷积核+偏置值。以下图为例，其计算公式为：其中，c为输出通道数，k为卷积核尺寸，co为原始通道数。
我想吃鱼了，·2023-02-04 07:22

MMLAB学习-MMCLS项目-训练结果测试与验证

测试单个图片入口参数指定参数设置预测结果多个文件测试入口设置参数参数设置参数设置完就可以直接测试
dzm1204·2023-02-03 12:29

OpenMMLab AI实战营 vol.01

,风格生成，视频理解等早期萌芽（1960-1980）传统机器学习与模式识别（1990-2000）初有成效的视觉系统（*-2010）深度学习时代（2012-*）Openmmlab算法体系包括mmdet,mmcls
weixin_46292677·2023-02-03 09:20

MMclassification中出现ModuleNotFoundError: No module named ‘mmcls‘的解决方案

ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘‘设置python解释器的环境_球场书生的博客-CSDN博客当报出此错误的时候ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘mmcls
我叫杨傲天·2023-02-02 07:44

mmcls多标签分类实战（一）：制作多标签数据

Multi-Label：多标签分类指当图片或者文本存在多个属性时，多标签分类能够对一张图片中的多个属性进行分类识别。下面将用mmclassification框架完成一次多标签分类实战。Multi-class与Multi-label的区别首先，我们需要构建数据集，需要注意的是，多标签分类的数据集与多分类数据不同。Multi-class的label中只存在一个‘1’，而Multi-label中对应多个
小小小绿叶·2023-01-27 07:09

open-mmlab. mmclassification构建自己的数据集格式并训练

目录0.常用的两种数据格式，详见官网1.示例使得数据格式为包含图片的文件夹、包含路径和标签的TXT文件\mmclassification\mmcls\data\mnist\filelist.py2.修改数据加载方式
黛玛日孜·2023-01-22 18:04

mmclassification使用心得（二）mmcls内置方法

mmclassification使用心得（二）mmcls配置结构概述mmcls结构datasetsmodelscoreutils概述在mmcls目录下，mmclassification为我们收录了常用的模型
alexandsunny·2023-01-22 18:32

mmclassification

mmclassification一、MMCLS项目0.下载链接Torch安装方法-CPU:pipinstalltorch-ihttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
Highlight_Jin·2023-01-22 18:01

位置不共享卷积

实现1：https://github.com/d-li14/involution/blob/21c3158fcbb4ecda8ed4626fcae8b01be511a598/cls/mmcls/models
AI视觉网奇·2023-01-19 01:04

mmcls多标签分类实战（三）：多标签分类指标

前面两篇分别介绍了制作多标签数据,resnet多标签分类。接下来，我将介绍多标签分类的指标并分享一些关于多标签分类的细节，即如何操作可以提点。在此之前，想提一下损失函数cross_entropy与binary_cross_entropy的区别交叉熵的数学公式如上所示，P表示target，Q表示prediction，H就是交叉熵损失。在pytorch中可以调用F.cross_entropy(inpu
小小小绿叶·2023-01-10 16:50

mmclassification单张图像训练在prompt成功而在pycharm报错找不到mmcls的解决方法

spm=1001.2014.3001.5506在模型下载好，配置文件写好后，在prompt命令行里输入：condaactivatemmcls（mmcls是我自己创建的虚
「已注销」·2023-01-06 17:57

【mmsegmentation】bug解决：Error: [Errno 95] Operation not supported: ‘epoch_1.pth‘ -＞ ‘lastest.pth‘

问题：运行mmseg工程时（openmmlab的工程都可适用，mmdet\mmcls），出现以下bug报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"tools/train.py
zy_destiny·2022-12-28 12:40

【CANN训练营第三季】MMDeploy转换模型

安装依赖pipinstalldecoratorsympy一、分类模型Resnet转换模型转换安装openmmlab算法库mmclspipinstallmmcls使用mim下载mmcls中的resnet50
JeffDingAI·2022-12-23 13:30

ModuleNotFoundError: No module named ‘‘ 设置python解释器的环境

设置python解释器的环境查看当前的环境添加当前路径1.在程序中添加2.使用命令行的形式添加3.编辑配置文件当报出此错误的时候ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘mmcls
球场书生·2022-12-13 18:07

基于mmcls的车辆属性识别

一、概述本研究主要针对车辆属性识别课题。研究能够识别车辆多种外观属性的智能算法，这些属性包含颜色、类型、副驾驶是否有人、是否系安全带、遮阳板是否放下、车辆朝向、是否有车顶架等。二、研究过程2.1调研搜集车辆属性识别相关的文献资料，了解该方向的发展和意义搜集相关算法和模型，选择合适的模型进行后续的实验搜集该领域的有些开源数据集，用于模型的训练2.2数据集在本项目中，能寻找到的开源数据集有限。目前所用
不知所措的渣渣辉·2022-11-30 13:58

2022112 多分类、多属性任务训练

1、基于mmcls的车辆属性识别_不知所措的渣渣辉的博客-CSDN博客_mmcls车辆属性识别GitHub-GoblinsWang/mmcls_car_attribute_recognition:该项目主要是利用
AI-sqG·2022-11-30 13:16

开源深度学习模型部署工具箱MMDeploy简介及安装

MMDeploy主要特性：(1).支持超多OpenMMLab算法库，如mmcls、mmdet、mmseg、mm
fengbingchun·2022-11-29 01:01

【colab安装mmcv-full和mmclassification】

colab安装mmcv-full和mmclassification改变cuda和pytorch版本查看torch版本安装mmcv-full安装mmclassification克隆并安装mmcls切换到目录源码安装检查
百度森森·2022-11-26 07:17

pycharm里图像分类测试终端运行找不到mmcls模块的解决方法

mmclassification图像分类——简单测试_stoneyshi的博客-CSDN博客_mmclassification在我们模型下载好，配置文件写好后，在prompt命令行里输入：condaactivatemmcls（mmcls
浅夜微凉x·2022-11-25 00:21

图像分类训练自己的任务及模型评估

目录一.数据集的存放二.新建模型三.修改参数四.定义标签的两种方法1.直接在imagenet修改2.新建文件并注册五.单张图片测试六.模型评估一.数据集的存放首先在mmcls目录下新建data文件用来存我们的数据集将自己的数据集放入到
浅夜微凉x·2022-11-24 23:30

mmdetection2.24.1修改backbone（使用mmcls和timm已有模型）

2.24.1pytorch版本：1.11.0官方文档Tutorial11:Howtoxxx—MMDetection2.24.1documentation对更换backbone已经有了比较详细的介绍，特别是较新的版本已经支持mmcls
落叶_小唱·2022-11-20 09:58

分类评估指标及在mmcls中的源码部分

准备知识准确率精确率召回率F1值问题提出：不同模型好坏的对比关心的问题1：分类器到底分对了多少？准确率：预测正确的正负样本/总样本数——当样本类别不均衡时，准确率和错误率可能不再适用，因为样本不均衡问题中主要关心少的那一类能否被分类正确，如果分类器将所有样例都划分为数目多的那一类，能轻松达到很高的准确率，但实际上该分类器没有任何效果。关心的问题2：返回的图片中正确的有多少？精确率：返回的某一类的图
HsienWei-Chin·2022-11-20 03:08

mmcls中的配置文件继承

mmcls中配置文件的继承和更改（同样适用于其余的mmlab项目）基础配置文件（来自于config文件夹中所需模型的某一版本）_base_=['..
HsienWei-Chin·2022-11-20 03:08

mmlab花朵分类结果展示（1）

花朵102分类结果展示测试DEMO效果测试评估模型效果修改网络参数1.mmcls模型位置2.修改neck3.修改损失函数4.增补图像增强修改配置文件参数数据增强流程可视化展示上一节给大家介绍了如何使用mmlab
有理想的打工人·2022-11-20 02:44

mmlab实现图像分类

使用mmlab实现花朵的102分类准备mmcls项目基本参数及配置解读生成完整的配置文件调整数据读取的方式1.文件夹名对应花朵分类2.文本记录图片名称和对应分类方法训练任务在开始今天的讲述之前，我们还是先装一个
有理想的打工人·2022-11-20 02:43

MMLAB系列：MMCLS训练结果验证与测试

1.推理运行demo/image_demo文件，指定模型参数运行2.测试指定模型参数，运行tools/test.py文件3.模型修改方式如果需要自己写相关模块，将代码写好后，添加至相关初始化文件，然后修改模型配置文件，在相应部分修改为自己的类别即可。总之，模型文件以配置文件为核心4.数据增强模型可视化展示tools/visualizations/vis_pipeline.py是数据增强模型的可视化
樱花的浪漫·2022-11-20 02:31

MMLAB学习-MMCLS项目-模块配置文件组成

的各个模块分析各模块找到模型模块，在_base_/models/resnet18.py#modelsettingsmodel=dict(#所有的type值表示，在运行的时候源码走哪个类#ImageClassifier在mmcls
dzm1204·2022-11-19 07:24

MMLAB学习-MMCLS项目-训练自己的任务

生成完整的配置文件一般做法可以考虑继承base然后一个个实现模块，也可以先整体跑通在一个个修改，一般采用第二种方法先复制resnet配置文件的绝对路径找到tools下的train.py就是入口函数这里的路径是默认参数，所以直接给路径复制到参数设置里面去参数配置完可以先试着跑一下，虽然会报错但是也会生成一个文件如下会生成这个配置文件，接下来就可以直接复制到pycharm中改这个配置文件重命名后，复制
dzm1204·2022-11-19 07:24

MMLAB学习-MMCLS项目-修改配置文件和可视化

在配置文件中我们也可以修改配置为自己想要的结果修改neck自己重写一个损失函数#仿照其他损失函数导入进来importtorchimporttorch.nnasnnfrom..builderimportLOSSESfrom.utilsimportweighted_loss#在这里重写损失函数@weighted_lossdefl1_loss(pred,target):target=nn.functio
dzm1204·2022-11-19 07:24

mmcls 多标签模型部署在torch serve

GitHub仓库：gy-7/mmcls_multi_label_torchserve(github.com)各个文件说明：cls_requests_demo：分类模型请求api服务的demodet_requests_demo
gy-77·2022-09-09 07:14

记录一次 mmclassification 自定义数据训练和推理

mmclassification/getting_started.mdatmaster·open-mmlab/mmclassification·GitHub1.环境安装除了安装基础的python，pytorch等，重点是mmcv和mmcls
何小义的AI进阶路·2022-03-13 07:29
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