mmdetection

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

mmdetection中使用训练好的模型单张图片推理并保存到文件夹 one_image_demo.py# Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved. import asyncio import

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权重模型转推理模型的意义？ 方便部署：转为onnx格式的模型后，就可以不需要依赖mmdetection框架部署模型，同时也作为tensorRT格式的过渡模型。减少开销：onnx格式的模型占用GPU内存更小，更为精简，相比原始权重模型实际大小几乎

数据集存放位置与格式 ├── coco │ ├── annotations │ ├── test2017 │ ├── train2017 │ └── val2017更改的配置文件 ./configs/_base_/defau

MMdetection多卡训练常遇到的两个错误，百度无果，没解决，去github里mmdetection的issue模块搜索了一下找到正解。 这里记录一下，方便后者。 1️⃣ Import

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

from argparse import ArgumentParser import os from mmdet.apis import inference_detector, init_detector #, show_result_pyp