前言如何在anconda创建mmdetection虚拟环境和用pycham为项目配置环境见（linux）mmdetection环境配置gpu+anaconda+pycham+ RTX2080ti 笔记
mmdetection链接 https://github.com/open-mmlab/mmdetection或mirrors / open-mmlab / mmdetection · GitCod
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2024-10-15 09:38:28
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训练函数调用训练脚本python tools/train.py configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py训练可选项：–work_dir：模型checkpoint以及训练log文件的输出目录，若在脚本中不设置，则为config/*.py中work_dir中的路径。–resume_from：指定在某个checkpoint的基础上继续训练，若在脚本中不设置，则为config/*
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2024-07-24 17:42:06
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编者按：我的毕设题目是基于mmdetection的行人检测，由于我的电脑没有英伟达的GPU,因而无法安装CUDA，网上大多数文章涉及CUDA的安装，对于我来说都没法直接参考。这篇文章主要是我总结的关于安装CPU版本的mmdetection的方法（电脑上有英伟达GPU的话网上大多数文章可以直接参考） Windows安装mmdetection（CPU版本）1. 安装anaconda（网上参考文章非常多
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2024-03-25 20:35:24
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文章目录第一步：安装anaconda第二步：安装虚拟环境第三步：安装torch和torchvision第四步: 安装mmcv-full第五步: 安装mmdetection第六步：测试环境第七步：训练-目标检测7.1 准备数据集7.2 检查数据集7.3 训练网络 第一步：安装anaconda参考教程：点击第二步：安装虚拟环境conda create --name openmmlab python=
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
import torch
import torch.nn as nn
from ..builder import LOSSES
from .utils import weighted_loss
# 在这里重写损失函数
@weighted_loss
def l1_loss(pred, tar
简介在之前的文章中，已经介绍了配置文件、数据、模型等方面的内容，在配置文件那篇文章中其实简单介绍了部分运行时相关的内容，本文将详细展开。需要说明的时，官方是将runtime与schedule区分开的，不过从配置继承的角度来看，它们可以放到一起，因此本文都将其视为运行时配置。运行时定制自定义优化器MMDetection支持所有的PyTorch定义的优化器（optimizer），如果想要使用某个优化器
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2024-06-23 07:04:18
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mmdetection调用模型训练 文章目录mmdetection调用模型训练转化数据集格式从labelme到coco首先data导进来改一下`coco.py`改一下`class_names.py`在模型跑了之后看生成文件然后掐了包版本设置`PYTHONPATH`diffustiondet模型模型训练跑完了检测模型yolo模型yolof模型 转化数据集格式从labelme到coco首先data导进
近期因为项目需要，需要配置mmdetection这个开源的目标检测库。 之前读论文看源码时就发现很多论文复现是基于这个库的，里面包含多种视觉检测的核心模块，通过组合能快速搭建好自己的网络，能大大加快研究效率，目前都有YOLOX框架。 首先，查看mmdetection的安装过程， 在docs/get_started.md中详细说明了linux和macos下的安装条件和过程，但windows系统还处在
目录一、数据集处理流程1、LoadImageFromFile2、LoadAnnotations3、Resize4、RandomFlip5、Normalize6、Pad7、DefaultFormatBundle8、Collect二、代码中pipeline调用过程三、python中的 __call__和 __getitem__方法3.1 __call__方法3.1 __getitem__方法 一、数
简介在本专栏的上一篇文章中，初步介绍了MMDetection的由来以及环境的配置，并提到了控制整个pipeline的配置文件，本文就来详细聊一聊配置文件的点点滴滴。配置文件结构不同于Detectron2采用YAML文件作为配置文件的方式，MMDetection采用Python脚本作为配置文件，这一定程度上方便了解析。不过，在谈具体的配置文件的结构之前，首先介绍一个官方提供的工具，它位于mmdete
最近需要复现一篇基于mmdetection实现的实例分割模型《PolarMask》，之前博主在五月份的时候看的一篇论文《CenterPoint》也是基于mmdetection3d的。在前几天面试时，被质问“做检测的居然不用mmdetection？？？”，这些都揭示了mmdetection等一系列code base的便利之处，那就来学一下吧！ COCO数据集我这个实验室里没有学长学姐在玩，感受到了学
训练mmdetection 注：配置文件里的class_num=类别数+1，根据gpu数量修改学习率：8gpu:0.02,1gpu:0.0025 一、准备自己的数据拿nwpu数据集来举例，nwpu数据集文件夹中的内容是：images文件夹：存放数据图片 labelTxt文件夹：存放标注信息，images文件夹中每张图片都对应一个txt文件存放在此文件夹中，图片与标注文件的名称相同 test.tx
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2024-09-11 12:55:53
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后面的不用看了，直接看最省事版本： 直接用CUDA_VISIBLE_DEVICES="2,3"指定多卡就可以，也可以给sh文件传参进去。但是，切记！切记！切记！sh文件里不能有空行，尤其是使用反斜杠 \ 连接多行的时候，
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2024-03-24 08:52:37
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在使用 mmdetection 进行深度学习训练时，常常会遇到 GPU 使用率波动的问题。这种波动不仅可能导致训练效率低下，甚至会影响模型的收敛效果。因此，本篇文章将深入探讨如何应对 mmdetection 深度学习 GPU 使用率波动的问题，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和扩展阅读等。
## 备份策略
为了有效管理深度学习模型的训练过程，我们需要建立合理的备份策略，以
原标题 | A Full Hardware Guide to Deep Learning作者 | Tim Dettmers 译者 | linlh、呀啦呼（Tufts University）、Ryan222（重庆邮电大学）深度学习是非常消耗计算资源的，毫无疑问这就需要多核高速的CPU。但买一个更快的CPU有没有必要？在构建深度学习系统时，最糟糕的事情之一就是把钱浪费在不必要的硬件上。本
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2023-11-08 06:51:21
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MMdetection官方中文文档1：使用已有模型在标准数据集上进行推理MMDetection 在 Model Zoo 中提供了数以百计的检测模型，并支持多种标准数据集，包括 Pascal VOC，COCO，Cityscapes，LVIS 等。这份文档将会讲述如何使用这些模型和标准数据集来运行一些常见的任务，包括：使用现有模型在给定图片上进行推理在标准数据集上测试现有模型在标准数据集上训练预定义的
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2024-05-06 06:22:23
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mmdetection的使用官方文
原创
2022-09-23 22:47:09
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问题描述：在用cascade RCNN进行训练的过程中，是不会发生OOM的，但是在做eval的时候（数据没有shuffle），每次做到第6批次数据的时候就会出现OOM如下图所示：解决思路总结:解决思路1: 调低batch_size解决思路2:每次训练完清空cuda缓存解决思路3:降低做预测时模型筛选出的预测框的数量解决思路4:做eval时，把预测框的处理程序放在cpu和内存中解决思路1：调低bat
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2024-10-17 10:48:55
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1. 预训练模型 关于预训练模型，一般的检测都是使用ImageNet预训练的backbone，这是基本配置，官方也支持这种加载方式。 高级一点的的就是针对数据集做一次预训练：即将所有的目标裁剪出来，然后训练一个不错的分类模型，这样的初始化相比ImageNet就要好很多。 最后就是
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2024-06-22 15:33:54
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配置文件的地址在.\configs\yolo\yolov3_d53_mstrain-608_273e_coco.py
有些没有注释的和我猜测的地方请朋友们不吝赐教在MMDetection中，模型组件基本上分为4种类型。骨干网：通常是FCN网络，用于提取特征图，例如ResNet。 颈部：骨干和头部之间的部分，例如FPN，ASPP。 头部：用于特定任务的部分，例如bbox预测和蒙版预测。 roi提取器
