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基于Detectron2的DETR实现方案

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简介：
本项目基于Detectron2框架实现了先进的DETR目标检测模型，旨在提供一个高效、易用且性能优越的目标检测解决方案。 DETR.detectron2 已被弃用，请查看我们基于新实现的版本，该版本更加用户友好。 安装步骤： 1. 安装cvpods。 2. 进入 `detr.res50.c5.coco.multiscale.150e.bs16` 目录。 3. 执行命令：`pods_train --num-gpus 8` 配置和结果如下： | 配置 | COCO AP (无RC) | COCO AP (带RC) | |----------------------------------|-----------------|-----------------| | detr.res50.c5.coco.multiscale.150e.bs16 | 38.8 | 39.5 | “ RC ”是指RandomCrop，它为模型带来了大约1%的AP改善。

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  • 基于Detectron2的DETR实现方案
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    本项目基于Detectron2框架实现了先进的DETR目标检测模型，旨在提供一个高效、易用且性能优越的目标检测解决方案。 DETR.detectron2 已被弃用，请查看我们基于新实现的版本，该版本更加用户友好。 安装步骤： 1. 安装cvpods。 2. 进入 `detr.res50.c5.coco.multiscale.150e.bs16` 目录。 3. 执行命令：`pods_train --num-gpus 8` 配置和结果如下： | 配置 | COCO AP (无RC) | COCO AP (带RC) | |----------------------------------|-----------------|-----------------| | detr.res50.c5.coco.multiscale.150e.bs16 | 38.8 | 39.5 | “ RC ”是指RandomCrop，它为模型带来了大约1%的AP改善。
  • 基于Detectron2与LSTM的人体动作识别方法
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    本研究提出了一种结合Detectron2和LSTM的技术方案，用于高效准确地识别视频中人体的动作。通过深度学习模型的有效融合，该方法在复杂场景下展现出优越性能。 在代码中我们将解释如何使用姿势估计和LSTM（长短期记忆）创建一个用于人类动作识别的应用程序。我们将开发一个网页应用，它接收一段视频输入，并生成带有标识动作类注释的输出视频。
  • Detectron2: Detectron2在Windows上的构建
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    Detectron2是一款由Facebook AI团队开发的先进计算机视觉模型库，此简介重点介绍如何在Windows操作系统上成功搭建和运行Detectron2环境。 要求： - Python >= 3.6（Conda） - PyTorch 1.3：确保PyTorch版本与上述Python环境匹配。 - 安装OpenCV以用于演示和可视化功能。 - 使用以下命令安装fvcore：`pip install git+https://github.com/facebookresearch/fvcore` - 使用以下步骤安装pycocotools： - `pip install cython` - `pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI`
  • 基于FPGA的XADC实现方案
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    本项目提出了一种基于FPGA的XADC（模拟数字转换器）实现方案，旨在优化数据采集系统的性能和效率。通过灵活配置FPGA资源，该方案能够高效处理高精度信号采样，并提供可靠的硬件支持，适用于多种实时监测与控制系统。 FPGABasys3XADC的Verilog代码适用于Xilinx平台。
  • 基于FPGA的DDS实现方案
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    本项目提出了一种基于FPGA技术的直接数字合成(DDS)实现方案，旨在高效生成高精度、灵活可调的正弦波信号。 使用Quartus II 13.0设计一个基本功能数字钟。该数字钟应具备以下特性： - 显示时间：通过数码管显示小时、分钟和秒。 - 小时计数器采用同步的12/24进制模式，而分秒计数器则使用同步60进制。 - 设置按键用于手动调整时间（校时、校分、校秒）的功能。 - 提供暂停功能以停止时间显示，并且有一个复位按钮可以将时间重置为初始状态。
  • detectron2
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    Reading documents: The latest document built from this directory is accessible. The documents in this directory should not be read from GitHub. Constructing the document: Detectedron 2 has been installed. Install additional libraries needed for document construction: docutils == 0.16, Sphinx RTD == 3.0.0, recommonmark == 0.6.0, sphinx_rtd_theme; then run make html from this directory.
  • 基于STM32和EC20的实现方案
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    本项目采用STM32微控制器结合EC20模块，构建了一套高效稳定的物联网通信系统。通过优化软件算法与硬件配置，实现了数据快速传输及处理能力，适用于智能设备远程控制领域。 适合需要使用EC20模块实现4G通信需求的工程师使用的ec20 + stm32 通信模块源码。
  • DCM4CHEE：基于Java的PACS实现方案
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    DCM4CHEE是一款开源的、基于Java技术栈构建的医学影像归档系统(PACS)，为医疗行业提供高效且可靠的DICOM图像存储与管理解决方案。 名称：Dcm4chee 评级：★★★★★ 开源许可：GPL, LGPL, MPL 功能： - 影像处理 - 影像归档 - 影像管理 - 影像传输 - WORKLIST 支持 标准支持： - DICOM - HL7 - IHE - MPPS - WADO 语言：英语 客户端：基于 web 平台：跨平台 编程语言：Java 数据库：MySQL, PostgreSQL, Firebird
  • Detectron2官方代码详解
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    《Detectron2官方代码详解》是一本深入解析Facebook AI研究实验室开源项目Detectron2源码的书籍，帮助读者理解并掌握先进的目标检测算法实现。 直接下载文件并参考README进行安装。解压后使用PyCharm 2021.3打开setup.py文件以自动完成安装过程。如果遇到错误，请查阅提供的安装教程。
  • 基于Detectron2 API的BDD100K车道分割研究
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    本研究利用Detectron2框架及其API，针对BDD100K数据集开展车道分割技术探索，旨在提升自动驾驶环境感知能力。 为了使用Detectron2 API的BDD100K进行车道分割任务，请首先检测您的cuda和torch版本： ```shell nvcc --version pip list | grep torch ``` 根据上述命令的结果，安装适当的PyTorch版本（例如：`torch==1.7.1+cu110`, `torchvision==0.8.2+cu110`, `torchaudio==0.7.2`）。您可以访问[PyTorch官网](https://pytorch.org/)获取特定版本的安装命令。 接下来，安装依赖项： ```shell pip install pyyaml==5.1 ``` 检查gcc版本（opencv已预装）： ```shell gcc --version ```