Object Detection

fendouai 发布于 2020-03-04

作者|facebookresearch 编译|Flin 来源|Github 扩展Detectron2的默认值 研究是以新的方式做事。这给如何在代码中创建抽象带来了压力, 对于任何规模较大的研究工程项目而言,这都是一个挑战： 一方面,它需要具有非常精简的抽象,以允许以新方式进行所有...

阅读(3345)评论(0)赞 (2)标签：标准数据集 / 检测模型 / 自定义数据集 / 训练任务

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(8268)评论(0)赞 (5)标签：Detectron2 / Dockerfile / macOS

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(5705)评论(0)赞 (0)标签：优化器 / 自定义模型 / 训练

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...

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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(4137)评论(0)赞 (1)标签：Dataloader

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(7926)评论(0)赞 (0)标签：Detectron2 / Notebook / 数据加载器 / 数据集 / 自定义

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(7873)评论(0)赞 (1)标签：Detectron2 / 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(4139)评论(0)赞 (0)标签：Detectron2 / facebookresearch

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(6628)评论(0)赞 (0)标签：Model Zoo / 基准测试

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...

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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(4399)评论(0)赞 (0)标签：CUDA / GCC / Linux / mmcv / mmdetection / NCCL / PyTorch / 安装