基于detectron2的centermask2的加载权重检测问题、数据集检测classname等模型配置信息的加载,训练过程以及检测文件说明


基于detectron2的centermask2的加载权重检测问题、数据集检测classname等模型配置信息的加载,训练过程以及检测文件说明

一般流程

  1. 根据配置文件生成模型,使用训练权重的模型配置模型、否则会出现模型和权重不符问题:例如权重是3个类别的,模型是80个类别就会导致此类问题。
  2. 加载已经训练好的权重
  3. 进行检测

模型配置信息加载,calssname等信息

通过train或者test注册的数据集信息加载这些信息进框架。

最后效果文件以及流程文件

最后效果文件以及流程文件

训练使用文件:testtraindemo下的custom_train_template.py进行train和eval评估;

检测以及掩膜图整理文件:demo文件夹下的demo.py


免责声明!

本站转载的文章为个人学习借鉴使用,本站对版权不负任何法律责任。如果侵犯了您的隐私权益,请联系本站邮箱yoyou2525@163.com删除。



 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM