目标检测
detectron2 安装教程
fendouai 发布于 2020-03-04
作者|facebookresearch 编译|Flin 来源|Github 安装 我们的Colab Notebook(https://colab.research.google.com/drive/16jcaJoc6bCFAQ96jDe2HwtXj7BMD_-m5) 具有逐步指导...
阅读(8573)评论(0)赞 (5)
fendouai的文章 第2页
detectron2 训练教程
fendouai 发布于 2020-03-04
作者|facebookresearch 编译|Flin 来源|Github 训练 从前面的教程中,你现在可能已经有了一个自定义模型和数据加载器。 你可以自由创建自己的优化器,并编写训练逻辑：使用PyTorch通常很容易,并且使研究人员可以看到整个训练逻辑更清晰并具有完全控制权。 ...
阅读(5934)评论(0)赞 (0)
detectron2 使用配置
fendouai 发布于 2020-03-04
作者|facebookresearch 编译|Flin 来源|Github 使用配置 Detectron2的配置系统使用yaml和yacs(https://github.com/rbgirshick/yacs)。 除了访问和更新配置的基本操作外,我们还提供以下额外功能： 配置中可...
阅读(5332)评论(0)赞 (0)
detectron2 使用自定义数据加载器
fendouai 发布于 2020-03-04
作者|facebookresearch 编译|Flin 来源|Github 使用自定义数据加载器 现有Dataloader的工作方式 Detectron2包含一个内置的数据加载管道。如果你需要编写自定义代码,最好了解它的工作原理。 Detectron2提供了两个函数 build_...
阅读(4337)评论(0)赞 (1)
detectron2 使用自定义数据集
fendouai 发布于 2020-03-04
detectron2 作者|facebookresearch 编译|Flin 来源|Github 使用自定义数据集 如果你要使用自定义数据集,同时还要重用detectron2的数据加载器, 你将需要 注册你的数据集(即,告诉detectron2如何获取你的数据集)。 (可选)为你...
阅读(8234)评论(0)赞 (0)
detectron2 使用模型
fendouai 发布于 2020-03-04
作者|facebookresearch 编译|Flin 来源|Github 使用模型 detectron2中的模型(及其子模型)由函数,例如build_model,build_backbone,build_roi_heads构成： from detectron2.modeling...
阅读(8161)评论(0)赞 (1)
detectron2 编写模型
fendouai 发布于 2020-03-04
作者|facebookresearch 编译|Flin 来源|Github 编写模型 如果你尝试做一些全新的事情，你可能希望在detectron2中完全从头开始实现一个模型。但是,在许多情况下,你可能对修改或扩展现有模型的某些组件感兴趣.因此,我们还提供了一种注册机制,可让你覆盖...
阅读(4335)评论(0)赞 (0)
Detectron2 目标检测框架教程专栏开篇
fendouai 发布于 2020-03-04
Detectron2专栏开篇 专栏介绍 Detectron是构建在Caffe2和Python之上,实现了10多篇计算机视觉最新的成果。Facebook AI研究院又开源了Detectron的升级版,也就是接下来我们要介绍的：Detectron2。 Detectron2 是 Fac...
阅读(14441)评论(1)赞 (2)
mmdetection 基准测试 和 Model Zoo
fendouai 发布于 2020-03-04
mmdetection 作者|open-mmlab 编译|Flin 来源|Github 基准测试 和 Model Zoo 环境 硬件 8 个 NVIDIA Tesla V100 GPUs Intel Xeon 4114 CPU @ 2.20GHz 软件环境 Python 3.6 ...
阅读(6893)评论(0)赞 (0)
mmdetection 更新日志
fendouai 发布于 2020-03-04
mmdetection 作者|open-mmlab 编译|Flin 来源|Github 更新日志 v1.1.0 (24/2/2020) 强调 – 数据集评估使用统一的api重写,评估hook和测试脚本均使用该API。 – 支持新方法：CARAFE。(htt...
阅读(4846)评论(0)赞 (0)
mmdetection 安装
fendouai 发布于 2020-03-04
mmdetection 作者|open-mmlab 编译|Flin 来源|Github 安装 安装条件 Linux(不正式支持Windows) Python 3.5+ PyTorch 1.1或更高版本 CUDA 9.0或更高 NCCL 2 GCC 4.9或更高 mmcv(http...
阅读(4697)评论(0)赞 (0)
mmdetection 技术细节
1fendouai 发布于 2020-03-04
mmdetection 作者|open-mmlab 编译|Flin 来源|Github 技术细节 在本节中,我们将介绍训练检测器的主要单元：数据管道,模型和迭代管道。 数据管道 按照规定, 我们使用Dataset和DataLoader用于多个处理的数据加载。Dataset返回对应...
阅读(4316)评论(0)赞 (0)
MMDetection 目标检测框架教程专栏开篇
fendouai 发布于 2020-03-04
MMDetection专栏开篇 引言 MMDetection是一款优秀的基于PyTorch的深度学习目标检测工具箱,由香港中文大学(CUHK)多媒体实验室(mmlab)开发。基本上支持所有当前SOTA二阶段的目标检测算法,比如faster rcnn,mask rcnn,r-fcn...
阅读(10569)评论(0)赞 (2)
mmdetection 入门
1fendouai 发布于 2020-03-04
mmdetection 作者|open-mmlab 编译|Flin 来源|Github 入门 本页提供有关MMDetection用法的基本教程。 有关安装说明,请参阅上一篇的安装文档 。 预训练模型的推论 我们提供测试脚本来评估整个数据集(COCO,PASCAL VOC等)以及一...
阅读(12728)评论(0)赞 (3)
【推荐】深度学习与PyTorch入门实战|新加坡国立大学助理研究员主讲
1fendouai 发布于 2020-02-28
适用人群 本课程适合于深度学习和人工智能方向新手，需要零基础、快速、深入学习人工智能的朋友。 课程概述 本课程由前新加坡国立大学(亚洲排名第1)的助理研究员龙龙老师主讲，基于PyTorch框架最新版实战，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实现。 【莫烦老...
阅读(3004)评论(0)赞 (1)