就是我们的训练所设计的配置的文件夹,我们需要进行修改符合voc格式。 data就是我们的数据集文件,文件目录 ...
针对有一点mmdetction基础的,然后想根据自己的数据集,熟练训练自己的模型。需要改成自己配置的地方,我会在代码中做好标记,方便修改。 我们先了解一下mmdetection的基本流程,你想训练一个模型,你只需要准备的是:数据集,mmdetection的配置文件。 下面我分为两部分,分别处理这两个东西。然后你就可以用官方实现的训练工具愉快的进行训练了。 . 数据集的处理 先把数据集复制到mmde ...
2021-12-22 22:01 2 1598 推荐指数:
就是我们的训练所设计的配置的文件夹,我们需要进行修改符合voc格式。 data就是我们的数据集文件,文件目录 ...
使用mmdetection训练自己的VOC数据集 首先,是按照官方文档组织VOC的数据集结构; 1.目录结构 mmdetection ├── mmdet ├── tools ├── configs ├── data #手动创建data、VOCdevkit、VOC2007 ...
就是我们的配置文件,里边包含所有的文件。 data就是我们的数据集文件,文件目录如上。 mmdet是 ...
本文将快速引导使用 MMDetection ,记录了实践中需注意的一些问题。 环境准备 基础环境 Nvidia 显卡的主机 Ubuntu 18.04 系统安装,可见 制作 USB 启动盘,及系统安装 Nvidia Driver 驱动安装 ...
ssd_mobilenet_v1_coco.config,然后打开配置文件,作如下修改: PATH_ ...
点击这里查看关于数据集的划分问题 ...
本文主要内容来自周志华《机器学习》 本文中代码 问题: 对于一个只包含\(m\)个样例的数据集\(D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_m,y_m)\),如何适当处理,从\(D\)中产生训练集\(S\)和测试集\(T\)? 下面介绍三种常见的做法 ...
留出法(hold-out) 留出法,直接将数据集D DD划分为两个互斥的集合,其中一个集合作为训练集S SS,另一个作为测试集T TT,一般做法是将2/3~4/5的样本作为训练集,其余部分作为测试集; 在使用留出法时,一般采用多次随即划分、重复进行实验评估后,取平均值作为留出法的评估 ...