Advertisement

SOLOv2: SOLOv2代码详解

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《SOLOv2代码详解》一书深入剖析了目标检测算法SOLOv2的核心代码和设计理念，帮助读者快速掌握其实现细节与优化技巧。 SOLOv2 是一个非官方的 PyTorch 实现代码。安装详情请参考相关文档。训练方法与 SOLOv1 相同：单个 GPU 的情况下，请运行 `python tools/train.py configs/solov2/solov2_r101_3x.py`；多 GPU（例如 8 块）的情况下，执行命令为 `./tools/dist_train.sh configs/solov2/solov2_r101_3x.py 8`。经过训练的模型可以在相关页面下载。 使用 ResNet-101 主干在 COCO 数据集上进行为期 36 轮（即 3x）的训练后，该模型在 COCO test-dev2017 数据集上的 mAP 值为 39.5。根据原始论文，在经过 72 轮（即 6x）的训练之后，mAP 值达到了 39.7。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • SOLOv2: SOLOv2代码详解
    优质
    《SOLOv2代码详解》一书深入剖析了目标检测算法SOLOv2的核心代码和设计理念，帮助读者快速掌握其实现细节与优化技巧。 SOLOv2 是一个非官方的 PyTorch 实现代码。安装详情请参考相关文档。训练方法与 SOLOv1 相同：单个 GPU 的情况下，请运行 `python tools/train.py configs/solov2/solov2_r101_3x.py`；多 GPU（例如 8 块）的情况下，执行命令为 `./tools/dist_train.sh configs/solov2/solov2_r101_3x.py 8`。经过训练的模型可以在相关页面下载。 使用 ResNet-101 主干在 COCO 数据集上进行为期 36 轮（即 3x）的训练后，该模型在 COCO test-dev2017 数据集上的 mAP 值为 39.5。根据原始论文，在经过 72 轮（即 6x）的训练之后，mAP 值达到了 39.7。
     
  • 基于mmdetection的SOLOv2修改版源码训练
    优质
    本项目是基于MMDetection框架对SOLOv2目标检测模型进行的自定义修改与优化，旨在提升特定场景下的目标检测精度和效率。 目前只需要建立mmdetection环境就可以运行了，资源中附带教程。
     
  • SOLOv2: 实例分割的非官方实现-源码
    优质
    简介：本项目提供了一个非官方的SOLOv2实例分割算法的源代码实现，旨在为研究者和开发者提供一个灵活的学习和实验平台。 SOLOV2：实例分割，非官方实现。
     
  • 适用于mmdetection的Mask_RCNN、SOLOv2、YOLACT模型的输出json文件
    优质
    本段落介绍了针对MMDetection框架中几种流行的实例分割算法（包括Mask RCNN, SOLOv2和YOLACT）所生成的输出JSON文件，提供了这些模型预测结果的标准格式。 本压缩包文件主要包含了可以直接应用于mmdetection框架的Mask_RCNN、SOLOv2、YOLACT模型的json输出可视化模块。这些模型在计算机视觉领域中主要用于图像分割任务，包括实例分割和全景分割等。 Mask_RCNN是一种两阶段的实例分割框架，在Faster R-CNN的基础上添加了一个分支用于预测对象的掩码（mask）。因此，它不仅能够检测出图像中的物体，还能精确地生成每个物体的轮廓。使用mmdetection框架时，可以直接利用本压缩包中的json文件输出进行可视化，帮助研究人员直观地观察模型的分割效果和检测性能。 SOLOv2是另一种实例分割模型，名字来源于Segmenting Objects by Locations。它直接从像素级别预测实例掩码，而不需要生成候选框。这种方法减少了复杂度，并在某些情况下提供了更快的速度和更好的分割效果。本压缩包中包含了SOLOv2的json输出文件，在mmdetection框架下使用时能够快速进行结果可视化。 YOLACT模型提供了一种不同于传统两阶段分割模型的单阶段解决方案，同样可以实时地进行实例分割，并通过中心点预测和原型聚类简化了过程。该压缩包中也包含YOLACT模型的输出json文件，为研究人员在mmdetection框架下应用和展示结果提供了便利。 本压缩包文件为mmdetection框架用户提供三个主流实例分割模型的json输出文件，这些文件可以方便地用于可视化模块，帮助用户评估和展示模型性能。无论是学术研究还是工业应用，这些工具都是不可或缺的辅助手段，让使用者更加直观地理解模型行为及其在实际应用中可能出现的问题。 此外，“visualize_for_mmdetection-main”这一压缩包名称表明该模块是mmdetection框架的一部分，并且“main”可能表示这是可视化的核心或主要分支。用户只需将这些json输出文件集成到mmdetection框架中，就可以实现模型输出的可视化展示，而无需复杂的代码编写或者调整。
     
  • BroadcastReceiver代码详解
    优质
    本文章详细解析了Android开发中的BroadcastReceiver组件，涵盖了其工作原理、注册方式以及如何接收和处理系统及自定义广播。适合初学者深入理解广播机制。 自己编写了一个关于BroadcastReceiver的小例子，并通过两种注册方式进行讲解。
     
  • PSMNet代码详解
    优质
    PSMNet代码详解是一份深入解析立体匹配网络PSMNet架构、实现细节及优化技巧的技术文档，适合计算机视觉开发者与研究者学习参考。 近期的研究表明，可以从一对立体图像中估计深度的问题可以被看作是一个监督学习任务，并可以通过卷积神经网络（CNNs）解决。然而，目前的架构依赖于基于补丁的Siamese网络结构，在处理缺乏明确对应关系的信息区域时无法充分利用上下文信息。为了解决这个问题，我们提出了PSMNet，这是一种由两个主要模块组成的金字塔立体匹配网络：空间金字塔池化和3D CNN。 空间金字塔池化模块利用了全局上下文信息的能力，通过在不同尺度和位置上聚合上下文来形成成本体（cost volume）。同时，3D CNN能够使用堆叠的多个hourglass网络结合中间监督对成本体进行正则化。我们提出的这种方法已经在几个基准数据集上进行了评估，并且我们的方法在2018年3月18日之前，在KITTI 2012和2015年的排行榜中排名第一。
     
  • CANopen 代码详解
    优质
    《CANopen代码详解》是一本深入剖析CANopen协议编程实现的技术书籍，适合工业控制领域工程师阅读。书中详细解释了CANopen通信协议及其在嵌入式系统中的应用，并提供了丰富的示例代码帮助读者理解和实践。 CANopen代码详细地介绍了CAN总线的驱动方式。
     
  • TripleGAN代码详解
    优质
    《TripleGAN代码详解》深入解析了一种创新的生成对抗网络模型TripleGAN的实现过程，详细讲解了其背后的理论原理及实际应用中的关键技术点。适合对深度学习和图像生成感兴趣的读者阅读与研究。 TripleGAN代码基于PyTorch的生成对抗网络进阶（2）——利用PyTorch和GAN实现TripleGAN对手写数字进行生成和分类的功能。详情可以参考相关文章。
     
  • ADO.NET代码详解
    优质
    《ADO.NET代码详解》一书深入剖析了ADO.NET的核心技术和编程技巧，通过丰富的示例和详尽的解释帮助读者掌握高效的数据访问方法。 请提供需要解释的ADO.NET详细代码内容，以便我进行详细的解析和说明。
     
  • ResNet代码详解
    优质
    《ResNet代码详解》旨在深入解析深度学习经典网络ResNet的核心架构与实现细节，通过具体代码帮助读者理解并应用该模型。 ResNet 的 PyTorch 实现方法包括 resnet50、resnet101 和 resnet161。