mmdetection2.17

mmdetection2.17自定义模型及修改子模块

mmdetection2.17将模型分为5种类型，本文将围绕这五种类型逐一介绍如何自定义修改：backbone::用一个FCNnetwork(全卷积网络)去提取featuremap,比如：ResNet,
@会飞的毛毛虫·2023-01-04 18:31

mmdetection2.17可视化：pr曲线、FPS Benchmark、anchor、各类loss/mAP、Yolo的anchor

anchor可视化在目录：mmdet\models\dense_heads\anchor_head就可以可视化anchor，插入位置为：anchor_list,valid_flag_list=self.get_anchors(featmap_sizes,img_metas,device=device)和label_channels=self.cls_out_channelsifself.use_s
@会飞的毛毛虫·2022-11-25 01:49

MMdetection2.17版本配置文件全面解读、自定义backbone及多尺度训练

配置文件结构在config/_base_文件夹下有4个基本组件类型，分别是：数据集(dataset)，模型(model)，训练策略(schedule)和运行时的默认设置(defaultruntime)。许多方法，例如FasterR-CNN、MaskR-CNN、CascadeR-CNN、RPN、SSD能够很容易地构建出来。由_base_下的组件组成的配置，被我们称为原始配置(primitive)。对
@会飞的毛毛虫·2022-11-13 14:33

Win10下的mmdetection2.17目标检测环境配置

今年九月份商汤官方将mmdetection框架版本更新到2.17，增加了多种FPN结构和如YOLOX等SOTA模型，目前在其他平台没有发现配置这个框架的教程，这里我就从零开始记录一下我的心得。注：历届mmd的改进日志：https://codechina.csdn.net/mirrors/open-mmlab/mmdetection/-/blob/master/docs/changelog.mdmm
@会飞的毛毛虫·2022-02-14 07:48
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