1.将数据集转化成COCO格式数据集 Kaggle->COCO: https://github.com/pascal1129/airbus_rle_to_coco/blob/master/1_ships_to_coco.py 2.修改匹配的训练参数文件 /xxx/mmdetection/configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x.py 38.52行左右的num_classes值为实际分类数+1(背景类)100行左右的data_root值为数据集的根路径train.val.test的…

1.新建conda环境(有则跳过)     conda create -n py36 python=3.6 && source activate py36 2.安装pytorch                                conda install pytorch torchvision -c pytorch 3.安装依赖项                                 conda install mmcv && conda insta…

如果官方教程不行再参考我的吧,我的环境如下: ubuntu cuda10 cudnn7.5 步骤: 1.使用conda创建一个虚拟环境 conda create -n mmdetection python=3.7 conda activate mmdetection 2.安装Pytorch(2019.7.24安装的是Pytorch1.1) conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch 3.安装Cython conda…

目录 1. 简介 2. 支持的算法 3. 框架与架构 6. 相关链接 前言:让我惊艳的几个库: ultralytics的yolov3,在一众yolov3的pytorch版本实现算法中脱颖而出,收到开发人员的欢迎,比别的库明显好的点在于,与darknet相似度达到极高的水平,支持自定义cfg文件的加载,简直完美. michuanhaohao的reid-strong-baseline, 这个库很严谨的将代码划分为几个部分,每个部分只做一小部分的工作,其中使用到了ignite, pytorch的一个高…

在集成 mmdetection 框架时遇到这样的问题. ModuleNotFoundError: No module named 'mmdet.version' mmdetection 框架搭建过程很容易忽略 编译过程 root@48ea75026556:/mmdetection# python sg-pcr-client/pcr_agant_new.py Traceback (most recent call last): File , in <module> from pr_handler…

mmdetection源码剖析(1)--NMS 熟悉目标检测的应该都清楚NMS是什么算法,但是如果我们要与C++和cuda结合直接写成Pytorch的操作你们清楚怎么写吗?最近在看mmdetection的源码,发现其实原来写C++和cuda的扩展也不难,下面给大家讲一下. C ++的扩展是允许用户来创建自定义PyTorch框架外的操作(operators )的,即从PyTorch后端分离.此方法与实现本地PyTorch操作的方式不同.C ++扩展旨在为您节省大量与将操作与PyTorch后端集成在…

本文将快速引导使用 MMDetection ,记录了实践中需注意的一些问题. 环境准备 基础环境 Nvidia 显卡的主机 Ubuntu 18.04 系统安装,可见 制作 USB 启动盘,及系统安装 Nvidia Driver 驱动安装,可见 Ubuntu 初始配置 - Nvidia 驱动 开发环境 下载并安装 Anaconda ,之后于 Terminal 执行: # 创建 Python 虚拟环境 conda create -n open-mmlab python=3.7 -y conda ac…

具体安装过程详见https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/INSTALL.md 在安装完成mmdetection后运行test文件报错Segmentation fault(core dumped),查询后发现是由于gcc版本问题,运行mmdetection需要gcc版本大于等于4.9 安装gcc版本 因为我是在服务器上运行mmdetection,因此是在非root权限下配置自己的GCC版本,具体操作如下 下载gcc:gc…

训练出现nan 在使用MMDetection训练模型时,发现打印信息中出现了很多nan.现象是,loss在正常训练下降的过程中,突然变为nan. 梯度裁减 在模型配置中加上grad_clip: optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2)) 降低学习率 如果添加了梯度裁剪依旧出现梯度爆炸的问题.那么可以考虑降低学习率,大约降低为原来的0.1即可. 参考文章 解决模型训练loss nan的问题 mmdetectio…

2021-11-23号更新 mmdetection中的hook函数 参考: 重难点总结: # step1: 根据官方文档,getattr(self,'name')等同于self.name # sept2: 这是23中设计模式中的观察者模块式,即主类可以监听其他类的 案例分析 import sys class HOOK: def before_breakfirst(self, runner): print('{}:吃早饭之前晨练30分钟'.format(sys._getframe().f_code…