mmdetection

1.日志分析 analyze_logs.py
https://blog.csdn.net/jy1023408440/article/details/105701705
2.可视化数据集 browse_dataset.py
python t

mmdetection的官方使用教程： https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/README_zh-CN.md
本文以coco格式数据集为例，其他

此方法仅供自己学习用，纯属自己的学习笔记。
绘制方法参考Github上面的：mmdetection_visualize 按照上面的方法放置好相应的文件之后，下面放置json文件：
1、

【扫盲】Swin-Transformer-Object-Detection环境搭建（最新mmdetection安装）欢迎关注公众号：小鸡炖技术，后台回复：“swin1”获取本

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

前言
一、入门
【环境配置/软件安装】win10配置mmdetection.入门篇一、各组件解读，配置文件解读.入门篇二、训练自己的数据集.
二、MMCV
【MMCV 源码解读】一、Config（配置文件相关

mmdetection中的faster-rcnn训练自己的voc数据集
1、首先先安装好mmdetection 2、安装好后在mmdetection文件夹下新建一个data数据集把voc数据集放进去 3、然后找到你的目录下的config/fa

MMdetection之necks之FPN 其横向为 1X1 的卷积，向下为 上采样
Specifically, for ResNets [16] we use the feature activations output by

由于大多数的服务器没有GPU，我们想要在上面跑openmmlab项目中的mmdetection需要装CPU版本的，由于官方的感觉有点模糊，所以自己搜索资料跑通了一个[mmdetection连接] (ht

保存到文件夹查看预测情况
from argparse import ArgumentParser
import os
from mmdet.apis import inference_detector, init_detector #, s