[WinError 126] 找不到指定的模块。 Error loading “.\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll” or one of its dependencies.
2023-03-21 13:34:15
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Detectron-maskrcnn 训练自己的数据集
数据集为Labelme标注json格式
2021-12-06 12:59:55
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Detectron是Facebook AI研究院(FAIR)于2018年初公开的目前为止业内最佳水平的目标检测平台。据介绍，该项目自 2016 年 7 月启动，构建于 Caffe2 之上，目前支持大量机器学习算法，其中包括 Mask R-CNN（何恺明的研究，ICCV 2017 最佳论文）和 Focal Loss for Dense Object Detection，（ICCV 2017 最佳学生论文）。Facebook 称，该工具包已被应用与公司内部很多团队应用于各类应用中，一旦训练完成，这些计算机视觉模型可被部署在云端或移动设备上。
该工具的开源对于研究目标检测的朋友来说有极大的帮助，可以帮助他们利用最先进的深度学习目标检测技术快速构建自己的模型和应用，也可在其上开展进一步的研究，无论从工程上还是从学术研究上都有较大的参考价值。
2021-08-02 11:05:32
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Detectron的pytorch实现。 从零开始训练并可用直接从预训练的Detectron权重推断。
2021-07-21 23:04:37
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detectron测试demo需要的权重R-101.pkl，独立下载模型的测试代码是
python2 tools/infer_simple.py \
--cfg configs/12_2017_baselines/e2e_mask_rcnn_R-101-FPN_2x.yaml \
--output-dir output/test1 \
--image-ext jpg \
--wts model/MaskRCNN/e2e_mask_rcnn_R-101-FPN_2x_model_final.pkl \
Demo
2021-07-14 22:05:19
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resnet50_caffe.pth 预训练模型之一。 在Detectron.pytorch等项目中的config文件（*.yaml）中会用到
2021-05-17 20:19:05
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Facebook发布，基于PyTorch 1.0的高性能图像检测/分割实现，比Detectron快2倍
2020-01-03 11:39:34
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