mmdetection2.17可视化:pr曲线、FPS Benchmark、anchor、各类loss/mAP、Yolo的anchor
anchor可视化 在目录:mmdet\models\dense_heads\anchor_head就可以可视化anchor,插入位置为: anchor_list, valid_flag_list = self.get_anchors(feat
anchor可视化 在目录:mmdet\models\dense_heads\anchor_head就可以可视化anchor,插入位置为: anchor_list, valid_flag_list = self.get_anchors(feat
浙江大学的一篇工作。可以直接看原作者的中文介绍: https://zhuanlan.zhihu.com/p/157530787 官方源码: https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lan
mmdetection对特征图进行可视化 思路:在前向传播时将四个stage的特征图返回出来(更简单的方法在我下一篇博客,欢迎阅读) 1.two_stage.py修改 我修改的地方都
需求 经目标检测算法识别出目标后,需要以目标为中心画一个矩形框,将目标框出,在Rviz中显示。 所用的工具为ROS的marker消息类型。Marker显示允许各种基本形状的可编程添加到3D显示&#x
修改mmdetection参数 如果你的网络是用mmdetection写的,可视化预测结果时,发现框的线条太细,当输入图片太大时会看不清标注的框。 我们可以通过修改mmdtection中的一些参数