首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用Detectron2将经过训练的模型结果绘制在视频上?

Detectron2是一个用于计算机视觉任务的深度学习库,它提供了许多预训练的模型和工具,可以用于目标检测、实例分割和关键点检测等任务。要将经过训练的模型结果绘制在视频上,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入必要的库和模型:首先,需要导入Detectron2库以及其他必要的Python库。同时,加载经过训练的模型,可以使用Detectron2提供的预训练模型,也可以自己训练模型。
  2. 打开视频文件:使用视频处理库(如OpenCV)打开视频文件,并读取视频的每一帧。
  3. 对每一帧进行推理:对于每一帧图像,使用加载的模型进行推理,得到目标检测或实例分割的结果。可以通过调用模型的forward方法来实现。
  4. 绘制结果:根据模型的输出结果,将检测到的目标或实例在图像上进行绘制。可以使用OpenCV提供的绘制函数,如cv2.rectanglecv2.putText来绘制边界框和标签。
  5. 显示或保存结果:可以选择将绘制结果显示在屏幕上,或将结果保存为新的视频文件。

下面是一个示例代码,演示了如何使用Detectron2将经过训练的模型结果绘制在视频上:

代码语言:txt
复制
import cv2
from detectron2 import model_zoo
from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer
from detectron2.data import MetadataCatalog

# 加载模型
model = model_zoo.get("COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")
predictor = DefaultPredictor(model)

# 打开视频文件
video = cv2.VideoCapture("input_video.mp4")

while True:
    ret, frame = video.read()
    if not ret:
        break

    # 对每一帧进行推理
    outputs = predictor(frame)

    # 绘制结果
    v = Visualizer(frame[:, :, ::-1], MetadataCatalog.get(model.cfg.DATASETS.TRAIN[0]), scale=1.2)
    v = v.draw_instance_predictions(outputs["instances"].to("cpu"))
    result = v.get_image()[:, :, ::-1]

    # 显示结果
    cv2.imshow("Result", result)
    if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
        break

video.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中,我们使用了Detectron2的预训练模型"Faster R-CNN with ResNet-50 FPN",并将其应用于输入视频文件。通过调用DefaultPredictor__call__方法,我们可以获得模型的输出结果。然后,使用Visualizer将结果绘制在图像上,并通过get_image方法获取绘制结果。最后,使用OpenCV的imshow函数显示结果。

这只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。另外,腾讯云提供了一系列与计算机视觉相关的产品和服务,如图像识别、人脸识别等,你可以根据具体需求选择适合的产品。具体的产品介绍和文档可以在腾讯云官网上找到。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Android开发使用自定义View圆角矩形绘制Canvas方法

本文实例讲述了Android开发使用自定义View圆角矩形绘制Canvas方法。...分享给大家供大家参考,具体如下: 前几天,公司一个项目中,头像图片需要添加圆角,这样UI效果会更好看,于是写了一个小demo进行圆角定义,该处主要是使用BitmapShader进行了渲染(如果要将一张图片裁剪成椭圆或圆形显示屏幕...MIRROR:使用镜像方式 REPEAT:使用重复方式 2、通过PaintsetShader(bitmapShafer)来设置画笔 3、使用已经setShader(bitmapShafer)画笔来绘制图形...下面展示绘制圆角图片demo 1、自定义RounderCornerImageView.java类 package com.example.test; import android.content.Context...:view本身大小多少,可以测量出来 onLayout():viewViewGroup中位置可以决定 onDraw():定义了如何绘制该view 更多关于Android相关内容感兴趣读者可查看本站专题

2.3K30

PyTorch 中使用 Detectron2 进行对象检测指南

这是一个涉及对象检测示例。 本文中,我将使用名为 Detectron2 最新稳健模型执行对象检测,使用 PyTorch 作为代码。...这些模型已经不同数据集上进行了训练,可以随时使用。 即使人们训练他们自定义数据集时,他们也会使用这些预训练权重来初始化他们模型。事实证明,它可以减少训练时间并提高性能。...我们将使用模型 COCO 数据集预训练。 首先,我们必须定义对象检测模型完整配置。我们从detectron2.config 模块中导入了'get_cfg' 函数,我们现在将使用它。...接下来,使用 Visualizer 类查看检测是如何执行。可视化类具有绘制实例预测功能。...自定义数据集 Detectron2 到目前为止,我们只是使用预训练模型进行推理。但在某些情况下,你可能需要单独检测汽车、人等特定物体。你可能想从头开始在数据集训练模型

1.5K10

GitHub榜首:最强目标检测平台Detectron2 ,基于PyTorch完全重构

>>> 你如何看待Detectron2?...来聊聊你看法吧~ 虽然在某些特定场景下计算机可以比人类更快、更精准识别出目标,但实际,由于各类物体不同观测角度、不同光照成像、遮挡等因素干扰,计算机视觉图像识别迄今为止还未能完全达到人类水平...2018年初推出了当时业内最高水平目标检测平台:Detectron。该项目实现了众多SOTA算法,目前GitHub已超过2.2万星。 ?...目前已经应用于Facebook内部多个工程应用中,例如搭建先进姿态估计模型然后部署FacebookSmart Camera中。...Detectron2go:新增了模型产品化部署软件实现,包括标准内部数据训练工作流实现、模型压缩量化、模型转化等。

1.7K20

GitHub榜首:最强目标检测平台Detectron2 ,基于PyTorch完全重构

>>> 你如何看待Detectron2?...来新智元AI朋友圈聊聊你看法吧~ 虽然在某些特定场景下计算机可以比人类更快、更精准识别出目标,但实际,由于各类物体不同观测角度、不同光照成像、遮挡等因素干扰,计算机视觉图像识别迄今为止还未能完全达到人类水平...2018年初推出了当时业内最高水平目标检测平台:Detectron。该项目实现了众多SOTA算法,目前GitHub已超过2.2万星。...目前已经应用于Facebook内部多个工程应用中,例如搭建先进姿态估计模型然后部署FacebookSmart Camera中。...Detectron2go:新增了模型产品化部署软件实现,包括标准内部数据训练工作流实现、模型压缩量化、模型转化等。

14.3K105

Ubuntu 16.04如何使用PerconaMySQL类别的数据库备份到指定对象存储呢?

但是,大多数情况下,数据应在异地备份,以便维护和恢复。本教程中,我们扩展先前备份系统,压缩加密备份文件上载到对象存储服务。...服务器启用防火墙,如果您使用是腾讯云CVM服务器,您可以直接在腾讯云控制台中安全组进行设置。 完成之前教程后,请以sudo用户身份重新登录服务器以开始使用。...我们脚本检查存储桶值以查看它是否已被其他用户声明,并在可用时自动创建。我们使用export定义变量使得我们脚本中调用任何进程都可以访问这些值。...我们可以按照输出中说明恢复系统MySQL数据。 备份数据还原到MySQL数据目录 我们恢复备份数据之前,我们需要将当前数据移出。...恢复使用此过程备份任何文件都需要加密密钥,但加密密钥存储与数据库文件相同位置会消除加密提供保护。

13.4K30

Detectron2入门教程

知乎里,Detectron2开发人员介绍,如果想要利用detectron2直接复现所有论文可能比较困难(我理解就是直接修改detectron2代码),一种比较好方式就是detectron2...所有示例配置文件都是建立默认配置文件基础,即所有示例配置文件中配置其实都是不全,缺失配置需要到默认配置文件中寻找。...基本流程第一步:根据注册机制,导入 detectron2 时,各个类型积木通过注解方式保存到 Registry 对象中。...主要功能: TrainerBase 基础添加了训练所需基本参数以及最基本训练过程代码。...主要功能: SimpleTrainer 基础,提供了通过配置文件创建模型、数据集、优化器、学习率等一系列操作。提供了 checkpoint 功能。使用了一系列常见 hooks。

9.8K53

detectron2 使用总结

,可以手动浏览器里面下载好文件,再用下面的命令安装(假设下载whl文件是xxx.whl): sudo pip install xxx.whl 安装完后,打开 Python 命令行,执行下面的命令,如果不报错...表示测试用模型参数,可以是一个本地目录,也可以是一个detectron2://`开头一个模型路径,这时会先下载模型到本地再测试: # 使用本地模型参数 --opts MODEL.WEIGHTS ..../model_final_f10217.pkl # 使用网络模型地址 --opts MODEL.WEIGHTS ..../model_final_f10217.pkl 模型名字可以 Model Zoo 查看。 训练 训练代码参考 tools/train_net.py,目前Detection看。...一些代码分析 DefaultTrainer 是针对目前常用Detection设置而写一个类,为了不用修改太多就直接复现最佳结果

35420

使用Python和OCR进行文档解析完整代码演示(附代码)

到了现在该领域已经达到了一个非常复杂水平,混合图像处理、文本定位、字符分割和字符识别。基本是一种针对文本对象检测技术。 本文中我展示如何使用OCR进行文档解析。...它使用了两个著名模型来完成任务: Detection: Facebook最先进目标检测库(这里将使用第二个版本Detectron2)。...对于文档解析,这些信息是标题、文本、图形、表…… 让我们来看一个复杂页面,它包含了一些东西: 这个页面以一个标题开始,有一个文本块,然后是一个图和一个表,因此我们需要一个经过训练模型来识别这些对象...提取 我们已经对图像完成了分割,然后就需要使用另外一个模型处理分段图像,并将提取输出保存到字典中。 由于有不同类型输出(文本,标题,图形,表格),所以这里准备了一个函数用来显示结果。...总结 本文是一个简单教程,演示了如何使用OCR进行文档解析。使用Layoutpars软件包进行了整个检测和提取过程。并展示了如何处理PDF文档中文本,数字和表格。

1.6K20

使用Python和OCR进行文档解析完整代码演示

本文中将使用Python演示如何解析文档(如pdf)并提取文本,图形,表格等信息。 文档解析涉及检查文档中数据并提取有用信息。它可以通过自动化减少了大量手工工作。...一种流行解析策略是文档转换为图像并使用计算机视觉进行识别。...到了现在该领域已经达到了一个非常复杂水平,混合图像处理、文本定位、字符分割和字符识别。基本是一种针对文本对象检测技术。 本文中我展示如何使用OCR进行文档解析。...它使用了两个著名模型来完成任务: Detection: Facebook最先进目标检测库(这里将使用第二个版本Detectron2)。...提取 我们已经对图像完成了分割,然后就需要使用另外一个模型处理分段图像,并将提取输出保存到字典中。 由于有不同类型输出(文本,标题,图形,表格),所以这里准备了一个函数用来显示结果

1.5K20

从图像标注开始,用 Byzer 加 Xtreme1 完成图像实例分割训练

如果图片很多,用户可以通过标注所有数据保存到数据湖,可以加速后续访问。注意,这是个可选项。Byzer 中你只要使用 save 语法即可完成。...转换成 Coco 标注格式 并且使用 detectron2 进行训练 这里用户需要在安装 Byzer 机器提供一个合适 Python 环境,我们推荐使用conda, 在下面的示例中,我们使用一个名称叫...Coco 数据集,然后就可以使用 detectron2 做训练了,最后模型保存后,重新输出成表,后续方便保存到诸如数据湖中。...总结 在这里我们没有演示如何使用 Byzer 进行模型注册并且支持 API,流,批中使用,感兴趣同学可以参考诸如 祝威廉:如何基于 Byzer 使用深度学习快速开发一个图片分类应用 之类文章。...本篇文章中, Byzer 使用简单语法即可读取标注数据,并且将其转化为标准数据集,进而使用 Python中detectron2 进行处理。

75040

Facebook 发布 Detectron2:基于 PyTorch 新一代目标检测工具

Detectron2 包含了更大灵活性与扩展性,并增强了可维护性和可伸缩性,以支持在生产中用例。目前已在 GitHub 开源,我们将其重要内容整理编译如下。 ? ?...通过全新模块化设计,Detectron2 变得更灵活且易于扩展,它能够单个或多个 GPU 服务器提供更快速训练速度。 ? ?...模块化、可扩展设计: Detectron2 中,引入了模块化设计,用户可以将自定义模块插入目标检测系统任意部分。...速度和可扩展性: 通过整个训练 pipeline 移至 GPU,能够使 Detectron2 比原来 Detectron 更快,而且可以更加方便在各种标准型号下进行 GPU 服务器分布式训练,从而轻松扩展训练数据集...Detectron2go: 新增了模型产品化部署软件实现,包括:标准内部数据训练工作流实现、模型压缩量化、模型转化等。

1.1K10

(使用Python 和 OpenCV)

所以今天,我们快速了解一下面部检测是什么,为什么它很有用,以及如何仅用 15 行代码就可以系统实际实现面部检测! 让我们从了解面部检测开始。 什么是人脸检测?...由于人工智能重大进步,现在可以检测图像或视频中的人脸,无论光照条件、肤色、头部姿势和背景如何。 人脸检测是几个人脸相关应用程序起点,例如人脸识别或人脸验证。...为了准确地做到这一点,算法包含数十万张人脸图像和非人脸图像海量数据集上进行了训练。这种经过训练机器学习算法可以检测图像中是否有人脸,如果检测到人脸,还会放置一个边界框。...as plt # 用于绘制图像 第 2 步: XML 文件加载到系统中 下载 Haar-cascade Classifier XML 文件并将其加载到系统中: Haar-cascade Classifier...') 第 3 步:检测人脸并在其周围绘制边界框 使用Haar-cascade 分类器中detectMultiScale()函数检测人脸并在其周围绘制边界框: # 读取输入图像 img = cv2.imread

93621

Facebook移动视觉团队推出了Detectron2Go(D2Go)

D2Go是最新最新扩展,用于移动设备和硬件训练和部署有效深度学习对象检测模型。D2Go建立Detectron2,TorchVision和PyTorch Mobile基础。...作为同类工具中第一个,D2Go允许用户将他们模型从训练转移到移动部署。 使用D2Go进行物体检测主要取决于两个因素: 延迟(速度) 准确性 延迟是许多视觉系统面临主要挑战。...最终用户还可以通过设备模型获得额外安全性和隐私权。对象识别中存在隐私问题,因为人们担心敏感数据,例如个人图像发送到云。作为设备模型,D2Go可以处理数据并在设备上进行处理。...FAIR对使用D2Go开发基于移动设备模型进行了一些测试;结果表明,与基于服务器服务器相比,该产品减少了延迟,并提高了准确性。...上面保存了资源丰富情况下计算,并允许此类声明设备运行。Facebook使用D2Go开发计算机视觉模型模型中,拥有硬件感知实时模型对于获得出色用户体验至关重要。

90040

github优秀项目分享:基于yolov3轻量级人脸检测、增值税发票OCR识别 等8大项目

脚本retinaface标记文件转为yolo格式使用 使用src/create_train.py 创建训练样本 测试: wider face val精度(单尺度输入分辨率:320*240) ?...: Y0L0v3+CRNN+CTC 模型: 模型下载地址: https://pan.baidu.com/s/1bjtd3ueiUj3rt16p2_YQ2w 下载完毕模型文件夹models放置于项目根目录下...AlphaVideo中,我们发布了第一个单阶段多目标跟踪(MOT)系统TubeTK,该系统可以MOT-16数据集实现66.9 MOTA,MOT-17数据集实现63 MOTA。...对于动作检测,我们发布了一个有效模型AlphAction,这是第一个开源项目,AVA数据集使用单个模型即可达到30+ mAP(32.4 mAP)。 ?...不需要任何现成图像级对象检测模型。 行人跟踪预训练模型。 输入:帧列表;视频。 输出:用彩色边框装饰视频;Btube列表。

2.8K20

Facebook发布Detectron2,下一个万星目标检测新框架

官方称通过全新模块化设计,Detectron2灵活且可扩展,能够单个或多个GPU服务器提供更加快速训练。...Detectron2不仅方便研究人员,事实,Facobook已经将其应用于内部实际工程应用,比如工程师正基于Detectron2构筑先进姿态估计模型,将其部署FacebookSmart Camera...Detectron2 新特性: 基于PyTorch:最初DetectronCaffe2中实现。PyTorch提供了更直观命令式编程模型,使研究人员和工程人员可以更快地迭代模型设计和实验。...官方通过实现新模型并发现新方法来不断完善模块化、可扩展设计,以使Detectron2更加灵活。...Detectron2go:新增了模型产品化部署软件实现,包括标准内部数据训练工作流实现、模型压缩量化、模型转化等。

1.1K40

硬刚 Tensorflow 2.0 ,PyTorch 1.3 今日上线!

为了支持服务器和边缘设备上进行更有效部署,PyTorch 1.3 现在支持使用常见 eager 模式进行 8 位模型量化。量化是指用于以降低精度执行计算和存储技术,例如:8-bit 整数。...Captum 提供了先进工具来了解特定神经元和层重要性,以及他们如何影响模型做出预测。...下面的案例展示了如何在预训练 ResNet 模型应用模型可解释性算法,然后通过每个像素属性叠加在图像上来使其可视化。 ? ? ?...除此之外,Facebook 也一直与谷歌深度思维研究科学家安德鲁·特拉斯克(Andrew Trask)一起研究保护隐私模型,Udacity Course 则是一门学习如何利用工具扩展 PyTorch...PyTorch 提供了新工具和软件库生态系统,来解决构建多模态 ML 系统问题。以下是一些最新推出库: Detectron2 Detectron2 PyTorch 中实现目标检测库。

77930

硬刚 Tensorflow 2.0 ,PyTorch 1.3 今日上线!

为了支持服务器和边缘设备上进行更有效部署,PyTorch 1.3 现在支持使用常见 eager 模式进行 8 位模型量化。量化是指用于以降低精度执行计算和存储技术,例如:8-bit 整数。...Captum 提供了先进工具来了解特定神经元和层重要性,以及他们如何影响模型做出预测。...下面的案例展示了如何在预训练 ResNet 模型应用模型可解释性算法,然后通过每个像素属性叠加在图像上来使其可视化。 ? ? ?...除此之外,Facebook 也一直与谷歌深度思维研究科学家安德鲁·特拉斯克(Andrew Trask)一起研究保护隐私模型,Udacity Course 则是一门学习如何利用工具扩展 PyTorch...PyTorch 提供了新工具和软件库生态系统,来解决构建多模态 ML 系统问题。以下是一些最新推出库: Detectron2 Detectron2 PyTorch 中实现目标检测库。

94041
领券