ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸರಳವಾದ ಆದರೆ ಅತ್ಯಂತ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ವಿಚಾರವೆಂದರೆ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ. ಪ್ರತಿ ಐಟಂ ಅನ್ನು ತುಲನಾತ್ಮಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಅನುಕ್ರಮ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಸುತ್ತಲೂ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನು ಸೆಳೆಯುವುದು ಮೂಲಭೂತ ಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ.
ಈ ವಿಶಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ರೂಪ ಅಥವಾ ಬಣ್ಣದಂತೆ ಸರಳವಾಗಿರಬಹುದು, ಇದು ಅವುಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ನಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನ ಅನ್ವಯಗಳು ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನಲ್ಲಿನ ಗಣನೀಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು, ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆ, ರಕ್ಷಣಾ ಮತ್ತು ಮಿಲಿಟರಿ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಇತರ ಹಲವು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಾಗಿದ್ದಾರೆ.
ಇಲ್ಲಿ ನಾವು ಎಂಎಂಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ, ಇದು ಪೈಟೋರ್ಚ್ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಅದ್ಭುತ ತೆರೆದ ಮೂಲ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಎಂಎಂಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅದರೊಂದಿಗೆ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತೇವೆ, ಅದರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.
ಏನದು ಎಂಎಂಡಿಟೆಕ್ಷನ್?
ನಮ್ಮ ಎಂಎಂಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಟೂಲ್ಬಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿದರ್ಶನ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್ಬೇಸ್ನಂತೆ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
PyTorch ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿದರ್ಶನ ವಿಭಜನೆಗಾಗಿ, ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕಲಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ತೀರ್ಮಾನ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಟೂಲ್ಬಾಕ್ಸ್ 200 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಿಗೆ ತೂಕವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ತ್ವರಿತ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಸ್ತುತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಅಥವಾ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೊಸ ಶೋಧಕವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ, MMD ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಮಾನದಂಡವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಟೂಲ್ಬಾಕ್ಸ್ನ ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವೆಂದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯದಿಂದ ನೇರವಾದ, ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಅನನ್ಯ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಅಥವಾ ಅನನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಚೌಕಟ್ಟು.
ಈ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ನ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ನ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು
- ವೇಗವಾದ RCNN, ಮಾಸ್ಕ್ RCNN, RetinaNet, ಇತ್ಯಾದಿಗಳಂತಹ ಜನಪ್ರಿಯ ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ ಪತ್ತೆ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ನೇರವಾಗಿ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ನಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ.
- ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿಗಾಗಿ 360+ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳ ಬಳಕೆ (ಅಥವಾ ಹೊಸದಾಗಿ ತರಬೇತಿ).
- COCO, ಸಿಟಿಸ್ಕೇಪ್ಸ್, LVIS ಮತ್ತು PASCAL VOC ಸೇರಿದಂತೆ ಸುಪ್ರಸಿದ್ಧ ದೃಷ್ಟಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ.
- GPU ಗಳಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಲಾ ಮೂಲಭೂತ bbox ಮತ್ತು ಮುಖವಾಡ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. Detectron2, maskrcnn-benchmark, ಮತ್ತು SimpleDet ನಂತಹ ಇತರ ಕೋಡ್ಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ಕ್ಷಿಪ್ರ ದರದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಇದಕ್ಕಿಂತ ಸಮಾನವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು.
- ಸಂಶೋಧಕರು ಒಡೆಯುತ್ತಾರೆ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಹಲವಾರು ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳಾಗಿ, ನಂತರ ಒಂದು ಅನನ್ಯ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು.
ಎಂಎಂಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್
MMDetection ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದಾದ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ವಿವಿಧ ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಮಿತ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಟೂಲ್ಬಾಕ್ಸ್ ಆಗಿದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಕೆಳಗಿನ ಘಟಕಗಳು ಈ ಒಟ್ಟಾರೆ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ:
- ಬ್ಯಾಕ್ಬೋನ್: ರೆಸ್ನೆಟ್-50 ನಂತಹ ಬ್ಯಾಕ್ಬೋನ್, ಅಂತಿಮ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಲೇಯರ್ ಇಲ್ಲದೆ, ಚಿತ್ರವನ್ನು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ನಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಘಟಕವಾಗಿದೆ.
- ನೆಕ್: ಕುತ್ತಿಗೆಯು ಬೆನ್ನೆಲುಬನ್ನು ತಲೆಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಬೆನ್ನೆಲುಬಿನ ಕಚ್ಚಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ನಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ, ಇದು ಕೆಲವು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಮರುಸಂರಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಪಿರಮಿಡ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಒಂದು ವಿವರಣೆ (FPN).
- ದಟ್ಟವಾದ ತಲೆ (AnchorHead/AnchorFreeHead): ಇದು RPNHead, RetinaHead ಮತ್ತು FCOSHead ನಂತಹ ಆಂಕರ್ಹೆಡ್ ಮತ್ತು ಆಂಕರ್ಫ್ರೀಹೆಡ್ನಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ನಕ್ಷೆಗಳ ದಟ್ಟವಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಘಟಕವಾಗಿದೆ.
- RoIExtractor: RoIPooling-ರೀತಿಯ ಆಪರೇಟರ್ಗಳ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ಇದು RoIwise ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಅಥವಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ನಕ್ಷೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹದಿಂದ ಎಳೆಯುವ ವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ. SingleRoIExtractor ಮಾದರಿಯು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪಿರಮಿಡ್ಗಳ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮಟ್ಟದಿಂದ RoI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ.
- ರೋಐಹೆಡ್ (BBoxHead/MaskHead): ಇದು RoI ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ವರ್ಗೀಕರಣ/ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮತ್ತು ಮಾಸ್ಕ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್ನಂತಹ RoI ಆಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಏಕ-ಹಂತ ಮತ್ತು ಎರಡು-ಹಂತದ ಶೋಧಕಗಳ ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕೆಲವು ತಾಜಾ ಭಾಗಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕೆಲವು ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ನಮ್ಮದೇ ಆದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು.
MMDtection ನಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಗಳ ಪಟ್ಟಿ
ಎಂಎಂಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಹಲವಾರು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳಿಗೆ ಉನ್ನತ ದರ್ಜೆಯ ಕೋಡ್ಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಹಿಂದೆ ತಯಾರಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು MMDetection ಟೂಲ್ಬಾಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕೆಳಗೆ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದಂತೆ ಪಟ್ಟಿಯು ಬೆಳೆಯುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತದೆ.
- ವೇಗದ R-CNN
- ವೇಗವಾದ R-CNN
- ಮಾಸ್ಕ್ R-CNN
- ರೆಟಿನಾನೆಟ್
- ಡಿಸಿಎನ್
- DCNv2
- ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡ್ R-CNN
- M2Det
- ಜಿಎಚ್ಎಂ
- ScratchDet
- ಡಬಲ್-ಹೆಡ್ R-CNN
- ಗ್ರಿಡ್ R-CNN
- ಎಫ್ಎಸ್ಎಎಫ್
- ತುಲಾ R-CNN
- GCNet
- HRNet
- ಮಾಸ್ಕ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ R-CNN
- FCOS
- SSD,
- ಆರ್-ಎಫ್ಸಿಎನ್
- ಮಿಶ್ರ ನಿಖರ ತರಬೇತಿ
- ತೂಕ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ
- ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಟಾಸ್ಕ್ ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡ್
- ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಆಂಕರಿಂಗ್
- ಸಾಮಾನ್ಯ ಗಮನ
ಎಂಎಂಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು
ಈ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ನಲ್ಲಿ, ನಾವು Google ಕೊಲಾಬ್ ನೋಟ್ಬುಕ್ ಆಗಿದ್ದೇವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ.
ಅನುಸ್ಥಾಪನ
ನಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸ್ಥಾಪಿಸಲು, ನಾವು ಮೊದಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು MMdetection GitHub ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕ್ಲೋನ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.
env ಆಮದು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ
ನಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗೆ ಪರಿಸರವನ್ನು ಈಗ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯಿಂದ ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಎಂಎಂಡಿಟೆಕ್ಷನ್
ನಾವು ಈಗ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ, ಜೊತೆಗೆ MMDetection ಸಹಜವಾಗಿ.
ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಚೆಕ್ಪೋಸ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ
MMdetection ನಿಂದ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಈಗ ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬೇಕು.
ಕಟ್ಟಡ ಮಾದರಿ
ನಾವು ಈಗ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗೆ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪತ್ತೆಕಾರಕವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಿ
ಈಗ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಅದು ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸೋಣ. ನಾವು MMDetection ನ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ API ನಿರ್ಣಯ ಪತ್ತೆಕಾರಕವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಈ API ಅನ್ನು ನಿರ್ಣಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಫಲಿತಾಂಶ
ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಎಂಎಂಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಟೂಲ್ಬಾಕ್ಸ್ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ ಸಿಂಪಲ್ಡೆಟ್, ಡಿಟೆಕ್ಟ್ರಾನ್ ಮತ್ತು ಮಾಸ್ಕ್ಆರ್ಎನ್-ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ನಂತಹ ಕೋಡ್ಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ಸಂಗ್ರಹದೊಂದಿಗೆ,
ಎಂಎಂಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಈಗ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ಎಂಎಂಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಇತರ ಕೋಡ್ಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ.
MMdetection ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮವಾದ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ನೀವು ಈಗ ಬೇರೆ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು, ವಿಭಿನ್ನ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನೀವು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ ಅದೇ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಬಹುದು.
ಅವುಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ನಾನು ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತೇನೆ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀವು ಯಾವುದೇ ಹಂತಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಿದರೆ ಅಥವಾ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವನ್ನು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ