《LabelStudio + MMDetection 实现目标分割预标注》的项目代码

最小检测 mmdetection的迷你版本，主要包括一阶段目标检测器，结构和mmdetection完全一致，系统通过从头集成整个框架来熟悉所有细节 0蓝图 本仓库属于长期项目，计划分为n个阶段，每个阶段做啥事情我已经有打算了，目前还处于第一阶段：解读mmdet已经复现的算法。这个阶段主要是对mmdet已经复现的代码进行深度分析，每个算法都会有配套的详细论文和代码实现解释（后续会增加视频解读和汇总版解读文档）。故如果大家早先阶段想利用本框架进行重新训练，最好还是直接用mmdet官方代码库，在后续阶段会过渡训练逻辑代码，另外对比实验等等操作，请各位朋友不要着急！ 1为何而生 很多人可能有疑问：mmdetection那么好用，你为啥要自己又写一遍呢？没事干？其实不然，基于我目前的理解，出于以下几个原因： 学习目的mmdetection无疑是非常优异的目标检测框架，但是其整个框架代码其实非常多。我

MMDet到张量 该项目旨在将mmdetection模型转换为tensorrt模型end2end。现在专注于对象检测。面膜的支持是实验性的。 支持： fp16 int8（实验） 批量输入 动态输入形状 不同模块的组合 深度支持 欢迎提供任何建议，错误报告和建议。 执照 该项目是根据。 要求 mmdet> = 2.3.0 重要的！ 设置环境变量（在〜/ .bashrc中）： export AMIRSTAN_LIBRARY_PATH= ${amirstan_plugin_root} /build/lib 安装 主持人 git clone https://github.com/grimoire/mmdetection-to-tensorrt.git cd mmdetection-to-tensorrt python setup.py develop 码头工人 构建docker镜像（注意Te

高效饮食 BiFPN和修改后的BiFPN。 来自@rwightman的effcientNet骨干和预训练权重（ ） 去做 训练和测试

mmdetection的模型文件，外网下载比较慢，这个是rpn_r50_fpn_1x_20181010-4a9c0712.pth

1. 概述 mmdetection是由商汤开元的目标检测算法集成框架，特点是检测算法多、可扩展性强，可以说是目标检测领域绕不开的源码。阅读mmdetection源码有助于理解各个目标检测算法具体实现及如何集成。 本篇博客的主要内容是mmdetection如何完成一个网络模型的构建。 2. 源码讲解 train.py完成网络训练，包含两个函数，parse_args()和main()，前者从命令行中读取参数，后者一次完成四个工作，①从config文件及命令行参数中读取各种配置参数；②构建网络模型；③构建数据集；④使用数据集训练模型。本篇主要介绍如何构建网络模型，以faster_rcnn_r50_f

MM检测 新闻：我们在上发布了技术报告。 介绍 master分支适用于PyTorch 1.1或更高版本。 mmdetection是基于PyTorch的开源对象检测工具箱。 这是香港开发的开放式mmlab项目的一部分。 主要特点 模块化设计 我们将检测框架分解为不同的组件，并且可以通过组合不同的模块轻松构建定制的对象检测框架。 开箱即用的多种框架支持 该工具箱直接支持流行和现代的检测框架，例如Faster RCNN，Mask RCNN，RetinaNet等。 高效率 现在，所有基本的bbox和mask操作都可以在GPU上运行。 训练速度比其他代码库（包括 ， 和 ）快或可比。 最先进的 该工具箱源自MMDet团队开发的代码库，该团队在2018年赢得了，我们一直在推动它前进。 除MMDetection外，我们还发布了库用于计算机视觉研究，该库在很大程度上依赖于此工具箱。 执照 该项目

毫米波检测器 该项目基于mmdetection（v-2.9.0），所有用法与相同，包括培训，测试等。 蒸馏器动物园 安装 设置新的conda环境： conda create -n distiller python=3.7 安装pytorch 安装mmdetection-distiller git clone https://github.com/pppppM/mmdetection-distiller.git cd mmdetection-distiller pip install -r requirements/build.txt pip install -v -e . 火车 #single GPU python tools/train.py configs/distillers/cwd/cwd_retina_rx101_64x4d_distill_retina_r50_fpn_2

mmdection图像分类检测相关包，可以离线安装，其他的资源请关注我的博客，并在相关连接下载，也可以在本文中给出的地址下载

SOLOv2 该代码是SOLOv2的非官方pytorch实现 安装 请检查以获取安装说明。 训练 遵循与SOLOv1相同的方式。 单个GPU： python tools/train.py configs/solov2/solov2_r101_3x.py 多GPU（例如8）： ./tools/dist_train.sh configs/solov2/solov2_r101_3x.py 8 重物 可以在下载经过训练的模型码：qw4e 结果 在使用resnet-101主干在coco数据集上训练了36个纪元（3x）之后，在COCO test-dev2017数据集上的mAP为39.5。 在原始论文中，该模型在72个时代（6x）之后达到了39.7。 可视化（1个纪元）