随笔分类 - mmdetection
mmdetection相关问题
摘要:使用VOC格式数据集训练mmdetection模型时,测试只输出recall和AP。想要输出precision指标,其实很简单,实际上mmdet/core/evaluation/mean_ap.py的eval_map()函数中已经得到了precision的值并写入了字典,通过修改print_map_
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摘要:在dataset中配置CLASSES时要在一个类别后加‘,’,否则会将类别读成一个个字母 如:CLASSES = ('apple', )
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摘要:2022年06月10日09:54:00 更新 —————————————————————————————— 问题在于没有修改类别数 ———————————————————————————————— github上已经上报了该问题:https://github.com/open-mmlab/mmdet
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摘要:修改文件: configs/_base_/default_runtime.py 修改位置: load_from =
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摘要:# coding:utf-8 # 这是一个对mmdet训练结束后的json文件进行可视化的代码 # 主要是对log中记录的各种参数如:cls_loss, box_loss, mAP进行可视化 # 本方法已经经过测试,输出图片在out文件夹中 import json import matplotlib
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摘要:解决办法: 将读取图片的方式改为mmcv.imread方式 修改代码处:mmdet/datasets/pipelines/loading.py 类:LoadImageFromFile 方法:__call__() 将: img_bytes = self.file_client.get(filename
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摘要:全部tricks解析如下: 初识CV:目标检测比赛中的tricks(已更新更多代码解析)957 赞同 · 170 评论文章 代码以数智重庆.全球产业赋能创新大赛【赛场一】瓶盖数据为基准。 重点部分代码: albu_train_transforms = [ # dict( # type='Horizo
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摘要:有关目标检测的更多tricks点击下面链接: 初识CV:目标检测比赛中的trick(已更新更多代码解析)957 赞同 · 170 评 以cascade_rcnn_r50为例:默认参数是anchor_ratio=[0.5, 1.0, 2.0] anchor_ratio默认参数 如何去修改这一部分参数呢
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摘要:1 新建容器 进入正题 mmdetection docker环境上次已经介绍一次了 ,现在我们新建一个容器 sudo nvidia-docker run -shm-size=8g -name mm_det -it -v /train_data:/mmdetection/data nvidia-doc
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摘要:在linux下使用find找到epoch_based_runner.py 在train()中找到: for i, data_batch in enumerate(self.data_loader): self._inner_iter = i self.call_hook('before_train_
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摘要:2022年06月17日09:33:02 该问题已经解决,我在训练中没有设置正确的类别数,具体问题可在https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/7298找到我的详细解决方案 ——————————————————分割线———————————————
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