Table of Contents[Hide][Show]
Una simplicissimarum notionum ambitiosissimarum in profunda discendi objectum detectio est. Idea fundamentalis est singula singula in classes successivas dividere quae lineamenta comparabilia repraesentant ac deinde capsam circum illam trahunt.
Notae hae differentiae tam simplices esse possunt quam forma vel color, quae adiuvat in facultate nostra eas generandi.
Applicationes Object Deprehensio late adhibentur in scientiis medicis, autonomia incessus, defensionis et administrationis militaris, publicae administrationis, et multae aliae regiones propter substantiales emendationes in Computer Visionis et Processus Imaginis.
Hic habemus MMDetection, phantasticum fontem obiecti deprehensionis instrumentorum in Pytorch constructo. In hoc articulo MMDetectionem singillatim excutiemus, manus cum eo tractabimus, eius lineamenta tractabimus, et multo plura.
Quid est MMDetection?
quod MMDetection toolbox creatus est ut Python codebase speciatim pro quaestionibus identitatis obiecti involventibus et instantia segmentorum.
Exsecutio PyTorch adhibetur, et modulari modo creatur. Pro objecto agnitionis et exempli segmento, amplis efficacibus exemplaribus in varias methodologias redactum est.
Efficax illatio et celeri institutio permittit. Ex altera parte, instrumentorum instrumenta in retiaculis praefectis CC pondera includunt, ut vivam in objecto identitatis campo defigant.
Cum facultate accommodandi technicas artes seu novum detectorem utendi modulorum promptorum, MMDetection functiones sicut Probatio.
Instrumentorum instrumentorum ad clavem notam est eius inclusio partium modularum directarum a normali object deprehensio compage, quae adhiberi potest ad creandas fistulas unicas vel exempla unica.
Probatio facultatum huius toolkit fac ut simplex fabricare novum detectoris compagem super compage existentem et eius effectus comparare.
Features
- Artificia popularis et moderna detectio, ut Velocius RCN, Mask RCN, RetinaNet, etc., instrumento instrumentorum directe fulciuntur.
- Usus 360+ exemplorum pre-comitatorum pro bene-tuning (vel de novo instituendo).
- Notae enim visiones datastae inter COCO, Cityscapes, LVIS, et PASCAL VOC.
- In GPUs, omnes operationes fundamentales bbox et larvae exsecutiones sunt. Aliae codebases, ut Detectron2, maskrcnn-probatio, et SimpleDet, celerius quam vel par cum hoc institui possunt.
- Inquisitores destruam object deprehensio compages in varios modulos, qui deinde coniungi possunt ad objectum singulare detectionis systematis efficiendum.
MMDetection Architecture
MMDetectio designat genus quoddam consilium quod cuilibet exemplarium applicari potest, cum instrumentum instrumenti sit cum variis exemplaribus praestructis, quorum unumquodque suam habet architecturam. Partes sequentes hanc altiorem architecturam faciunt:
- narum: Spina, ut ResNet-50 sine strato finali plene connexo, elementum est quod imaginem in tabulas plumas convertens.
- NeckCollum est segmentum quod spinam cum capitibus connectit. In rudis notae narum mappis, quasdam adaptationes vel reconfigurationes facit. Pluma Pyramidis Network exemplum unum est (FPN).
- DenseHead (AnchorHead/AnchorFreeHead): Pars est quae in densis mappis plumarum locis operatur, ut AnchorHead et AnchorFreeHead, ut RPNHead, RetinaHead et FCOSHead.
- RoIExtractorCum usu RoIPooling-like operariorum, sectio est quae lineamenta RoIwise trahit ex una vel collectione tabularum plumarum. SingleRoIExtractor specimen extractionum RoI linearum ex matching gradu plumae pyramidum.
- RoIHead (BBoxHead/MaskHead): Pars systematis est quod notis RoI utitur input et generat munus praedictiones RoI-fundatas speciales, ut cistae classificationem/regressionis et larvae praedictionem finiens.
Constructio unius-statis et duorum scenicorum detectorum illustratur utens conceptibus praedictis. Mores nostros solum evolvere possumus, paucas novas partes construendo ac nonnullas exsistentes componendo.
Index exemplorum in MMDetection
MMDetectio top-SCARIFATIO codebases praebet pluribus exemplaribus notis et modulis munerum ordinatis. Exempla, quae antea factae sunt et modos aptabiles, quae adhiberi possunt cum MMDetection instrumentorum instrumentorum, infra recensentur. Elenchus auget ut plura exempla et methodi adiciantur.
- Fast R-Cnn
- Velocius R-Cnn
- Os R-Cnn
- RetinaNet
- DCN
- DCNv2
- Caesar R-Cnn
- M2Det
- GHM
- ScratchDet
- Duplex Caput R-Cnn
- Eget R-Cnn
- FSAF
- Libra R-Cnn
- GCNet
- HRNet
- Persona Scoring R-Cnn
- FCOS
- SSD
- R-FCN
- Mixta Subtilitas Training
- Pondus Standardization
- Hybrid Negotium Cascade
- Anchoring ductu
- Generalis Operam
Aedificationem objectum deprehendatur exemplar per MMDetection
In hoc consequat, erimus collab Google libelli quia facile est ponere et utere.
Installation
Ut omnia quae opus sunt instituamus, primum necessarias bibliothecas instituemus et in MMdetection GitHub project.
importat env
Ambitus ad consilium nostrum nunc e conditorio importari vult.
Inferentes bibliothecas et MMdetection
Nunc necessarias bibliothecas importemus, una cum MMdetectione sane.
Download praeexercitatus checkpoints
Exemplar prae-exercitatum de MMdetection schedulis praeordinatum nunc pro ulteriori commensuratione et consequenti recipiendum est.
Exemplum aedificationem
Exemplar nunc componemus et ad schedulas applicabimus.
Consequentia detector
Nunc exemplar rite constructum et oneratum, quam praeclarum sit reprehendo. Summus gradus MMDetection utimur API coniectura detector. Hoc API constitutum est ut processus consequentiam faciliorem redderet.
result
Inspice eventus.
Conclusio
In fine, MMDetection instrumentorum instrumentorum communicationis socialis nuper emissi sicut SimpleDet, Detectron et Maskrcnn-Probatium sunt. Cum magna exemplarium collectione;
MMDetection nunc est status technicae artis. MMDetection outperformat omnes alias codebases secundum efficientiam et effectus.
Una e rebus lepidissimis de MMdetection est quod nunc tantum ad aliam limam configurationis demonstrare potes, alium saxum prehende, eundemque codicem currere, si exempla mutare velis.
Admoneo vultus eorum praecepta si in difficultates aliquo graduum incurras vel aliquas earum aliter exsequi velitis.
Leave a Reply