mmdetection

前言 这部分接着前一篇文章 【MMDetection 源码解读 yolov3】Backbone - Darknet53 继续往后讲。搭建完了主干特征提取模块，接着就是搭建yolov3的特征融合模块，这部分yolov

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pytorch: 1.9.0 torchvision: 0.10 mmdetection: 2.15.0 mmcv: 1.3.10 测试图片（图片大小：720x1280）： 之前博主写过

在 COCO 数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集（例如 CityScapes 和 KITTI 数据集）的良好预训练模型。本教程指导用户将Model Zoo 中提供的模型用于其他数据集以获得更好的性能。 在新数

使用自制数据集，格式为coco格式，数据集只有一类stone 训练的时候没问题，测试的时候有问题 报错提示如下 File "tools/test.py", line 231, in mainmetr

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mmdetection中使用训练好的模型批量图片推理并保存到文件夹 # Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved. import asyncio import numpy as np from

代码的整体结构及每部分含义网络上已有很多资料，这里不再赘述。但网上很少见到对mmdetection代码设计模式的讲解，所以记录一下自己的理解，及快速修改代码的方式吧（以faster-rcn

本文主要是个人笔记，以后便于查询，也供借鉴。通常我们在mmdetection平台上就训练一类目标，训练过程中每跑完一个epoch就可以查看到该目标的0.5，0.75等阈值下的准确率&#xf