Otu n'ime echiche kachasị mfe ma na-adọrọ mmasị na mmụta miri emi bụ nchọpụta ihe. Echiche bụ isi bụ ikewa ihe nke ọ bụla gaa na klas na-esochi anya nke na-egosipụta àgwà ndị yiri ya wee see igbe gburugburu ya.
Ihe njirimara ndị a nwere ike ịdị mfe dị ka ụdị ma ọ bụ agba, nke na-enyere anyị aka ịhazi ha.
Ngwa nke Nchọpụta ihe A na-arụ ọrụ n'ọtụtụ ebe na sayensị ahụike, ịnya ụgbọ ala kwụụrụ onwe, nchekwa na ndị agha, nchịkwa ọha, na ọtụtụ mpaghara ndị ọzọ n'ihi mmụba dị ukwuu na ọhụụ Kọmputa na nhazi onyonyo.
N'ebe a, anyị nwere MMDetection, ngwa ọrụ nchọpụta ihe mepere emepe mara mma wuru na Pytorch. N'ime edemede a, anyị ga-enyocha MMDetection n'ụzọ zuru ezu, soro ya gaa n'ihu, kparịta atụmatụ ya na ọtụtụ ndị ọzọ.
Gịnị bụ MMD nkọwa?
The MMD nkọwa Emebere igbe ọrụ dị ka Python codebase maka nsogbu metụtara njirimara ihe na nkewa ihe atụ.
A na-eji mmejuputa PyTorch eme ihe, a na-emepụta ya n'ụdị modular. Maka njirimara ihe na nkewa ihe atụ, ọtụtụ ụdị dị irè achịkọtala n'ime usoro dị iche iche.
Ọ na-ekwe ka ntinye aka dị irè na ọzụzụ ngwa ngwa. N'aka nke ọzọ, igbe ngwá ọrụ na-agụnye ihe dị arọ maka ihe karịrị 200 netwọk a zụrụ azụ, na-eme ka ọ dị ngwa ngwa na mpaghara njirimara ihe.
Site n'ikike ịmegharị usoro dị ugbu a ma ọ bụ mepụta ihe nchọta ọhụrụ site na iji modul dịnụ, MMDetection na-arụ ọrụ dị ka akara ngosi.
Akụkụ bụ isi nke igbe ngwaọrụ bụ ntinye ya nke akụkụ kwụ ọtọ, modular sitere na nkịtị nchọpụta ihe usoro nke enwere ike iji mepụta pipeline pụrụ iche ma ọ bụ ụdị pụrụ iche.
Ike benchmarking nke ngwa ngwa a na-eme ka ọ dị mfe iji wuo usoro ihe nchọta ọhụrụ n'elu usoro dị adị ma tulee arụmọrụ ya.
atụmatụ
- Usoro nchọpụta ama ama na nke ọgbara ọhụrụ, dị ka RCNN Faster, Mask RCNN, RetinaNet, wdg, bụ ngwa ngwa na-akwado ozugbo.
- Ojiji nke ụdị 360+ a zụrụ azụ maka ndozi (ma ọ bụ ọzụzụ ọhụrụ).
- Maka ndetu ọhụụ ọhụụ ama ama gụnyere COCO, Cityscapes, LVIS, na PASCAL VOC.
- Na GPU, a na-eme bbox na ọrụ nkpuchi niile. Codebases ndị ọzọ, dị ka Detectron2, maskrcnn-benchmark, na SimpleDet, nwere ike ịzụ ya n'ọsọ ọsọ karịa ma ọ bụ na nke a.
- Ndị nchọpụta na-emebi ihe nchọpụta ihe kpuchie n'ime ọtụtụ modul, nke enwere ike jikọta ya iji mepụta usoro nchọpụta ihe pụrụ iche.
MMDetection Architecture
MMDetection na-akọwapụta usoro nhazi nke enwere ike itinye n'ọrụ n'ụdị ọ bụla ebe ọ bụ igbe ngwá ọrụ nwere ụdị dị iche iche arụgoro mbụ, nke ọ bụla nwere nhazi nke ya. Ihe ndị a mejupụtara ụkpụrụ ụlọ a:
- idé: Ọkpụkpụ azụ, dị ka ResNet-50 na-enweghị oyi akwa ejikọtara nke ọma, bụ ihe na-agbanwe ihe oyiyi na eserese ngosi.
- olu: Olu bụ akụkụ nke jikọtara ọkpụkpụ azụ na isi. N'elu maapụ njirimara akụrụngwa nke azụ, ọ na-eme mgbanwe ụfọdụ ma ọ bụ nhazigharị. Netwọk pyramid atụmatụ bụ otu ihe atụ (FPN).
- Oke isi (AnchorHead/AnchorFreeHead): Ọ bụ akụrụngwa na-arụ ọrụ n'akụkụ nnukwu maapụ atụmatụ, dị ka AnchorHead na AnchorFreeHead, dị ka RPNHead, RetinaHead, na FCOHead.
- RoIEextractor: Site n'iji ndị ọrụ RoIPooling dị ka ndị na-arụ ọrụ, ọ bụ akụkụ nke na-adọta atụmatụ RoIwise site na otu ma ọ bụ nchịkọta map atụmatụ. Ihe nlele SingleRoIEextractor na-ewepụta atụmatụ RoI site na ọkwa pyramid dabara adaba.
- RoIHead (BBoxHead/MaskHead): Ọ bụ akụkụ nke sistemụ na-eji njirimara RoI dị ka ntinye ma na-ebute amụma akọwapụtara ọrụ dabere na RoI, dị ka nhazi igbe / nkwụghachi azụ na amụma mkpuchi.
A na-akọwapụta ihe nrụpụta otu-ogbo na nke abụọ site na iji echiche ndị a kpọtụrụ aha. Anyị nwere ike ịzụlite usoro nke anyị naanị site n'ịrụ akụkụ ọhụrụ ole na ole na ijikọta ụfọdụ ndị dị adị.
Ndepụta ụdị agụnyere na MMDetection
MMDetection na-enye codebases dị elu maka ọtụtụ ụdị ama ama yana modul gbakwasara ọrụ. Ụdị ndị emeburu na ụzọ mgbanwe nke enwere ike iji na igbe ngwaọrụ MMDetection edepụtara n'okpuru. Ndepụta a na-aga n'ihu na-eto eto ka agbakwunyere ọtụtụ ụdị na usoro.
- Ngwa ngwa R-CNN
- Ọsọ R-CNN
- Ihe mkpuchi R-CNN
- RetinaNet
- DCN
- DCNv2
- Cascade R-CNN
- M2Det
- GHM
- ScratchDet
- Isi okpukpu abụọ R-CNN
- Grid R-CNN
- FSAF
- Libra R-CNN
- GCNet
- HRNet
- Ihe nkpuchi R-CNN
- FCOS
- SSD
- R-FCN
- Ngwakọta nkenke Ọzụzụ
- Nhazi ibu
- Ngwakọ Task Cascade
- Anchoring eduzi
- Nlebara anya n'ozuzu ya
Iwulite ụdị nchọpụta ihe site na iji MMDetection
Na nkuzi a, anyị ga-abụ Google collab notebook n'ihi na ọ dị mfe ịtọ na iji.
nwụnye
Iji tinye ihe niile anyị chọrọ, anyị ga-ebu ụzọ wụnye ọba akwụkwọ ndị dị mkpa wee mechie ọrụ MMdetection GitHub.
Na-ebubata env
A ga-ebubata gburugburu maka ọrụ anyị ugbu a site na ebe nchekwa.
Na-ebubata ọba akwụkwọ na nchọpụta MM
Ugbu a, anyị ga-ebubata ọba akwụkwọ achọrọ, yana nchọpụta MM n'ezie.
Budata ebe nlele ndị a zụrụ azụ
Ekwesịrị ibudata ebe nlele ụdị a zụrụ azụ site na MMdetection ugbu a maka mmezi na ntinye aka ọzọ.
Ụdị ụlọ
Ugbu a, anyị ga-ewu ihe nlereanya ma tinye ebe nlele na dataset.
Tinye ihe nchọta
Ugbu a arụrụla ihe nlereanya ahụ nke ọma ma kwajuo ya, ka anyị lelee otú ọ si maa mma. Anyị na-eji ihe nchọpụta nchoputa API dị elu nke MMDetection. Emebere API a iji mee ka usoro ntinye aka dị mfe.
N'ihi
Ka anyị leba anya na nsonaazụ ya.
mmechi
Na mmechi, igbe ọrụ MMDetection karịrị codebases ewepụtara na nso nso a dị ka SimpleDet, Detectron, na Maskrcnn-benchmark. Na nnukwu mkpokọta ihe nlereanya,
MMDetection bụ teknụzụ ọgbara ọhụrụ ugbu a. MMDetection na-akacha koodu ntọala ndị ọzọ niile n'usoro arụmọrụ na arụmọrụ.
Otu n'ime ihe kacha mma gbasara MMdetection bụ na ị nwere ike ugbu a tụọ aka na faịlụ nhazi dị iche, budata ebe nlele dị iche, wee mee otu koodu ahụ ma ọ bụrụ na ịchọrọ ịgbanwe ụdị.
M ndụmọdụ ileba anya na ha ntụziaka ma ọ bụrụ na ị na-agba ọsọ na nsogbu na nke ọ bụla nke nkebi ma ọ bụ na-achọrọ ime ụfọdụ n'ime ha dị iche iche.
Nkume a-aza