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Detectron2源码阅读笔记-(三)Dataset

""" return build_detection_train_loader(cfg) 函数调用关系如下图: [hpnl6x7tcn.png] 结合前面两篇文章的内容可以看到detectron2...解析成DatasetFromList DatasetFromList(dataset_dict)函数定义在detectron2/data/common.py中,它其实就是一个torch.utils.data.Dataset...在解释mapper是什么之前我们首先要知道的是,在detectron2中,一张图片对应的是一个dict,那么整个数据集就是listdict。...显然这样是不行的,因为在把数据扔给模型训练之前我们肯定还要对数据做一定的处理,而这个工作就是由mapper来做的,默认情况下使用的是detectron2/data/dataset_mapper.py中定义的...Returns: dict: a format that builtin models in detectron2 accept """ dataset_dict

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GitHub趋势榜第一:超强PyTorch目标检测库Detectron2,训练更快,支持更多任务

PyTorch目标检测库Detectron2诞生了,Facebook出品。 站在初代的肩膀上,它训练比从前更快,功能比从前更全,支持的模型也比从前更丰盛。...开源5天,已在GitHub收获3100星,还成了趋势榜第一: ? 除此之外,团队把大规模姿态估计算法DensePose,做出了基于Detectron2的新版本。...那么,现在就来仔细观察一下,Detectron2都发生了哪些进化: 全方位升级 ? 首先,Detectron2比起初代,最明显的变化是: 基于PyTorch了,初代还是在Caffe2里实现的。...这意味着许多的新研究,都能用几百行代码写成,并且可以把新实现的部分,跟核心Detectron2库完全分开。...GitHub项目: https://github.com/facebookresearch/detectron2 Facebook博客传送门: https://ai.facebook.com/blog/

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

Detectron2 包含了更大的灵活性与扩展性,并增强了可维护性和可伸缩性,以支持在生产中的用例。目前已在 GitHub 上开源,我们将其重要内容整理编译如下。 ? ?...Detectron2 简介 据官方介绍,Detectron2 是 FAIR 的下一代目标检测和分割研究平台。目前,它实现了最先进的目标检测算法。...Detectron2 与之前的 Detectron 不同,它并非在原版基础上进行改写,而是彻底重写的全新版本。...Detectron2 的新特性 基于 PyTorch 框架 :与 Detectron 在 Caffe2 中实现不同,Detectron2 则基于 PyTorch 实现。...此外,Detectron2 还支持语义分割和全景分割。 高实现质量: 重写的 Detectron2 能够重新检测底层的设计决策,并解决原来 Detectron 的几个实现问题。

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目标检测四大开源神器:Detectron2mmDetectrondarknetSimpleDet

如下排名不分先后: Detectron2 维护团队:Facebook star数:11616 所属框架:PyTorch https://github.com/facebookresearch/detectron2...Detectron2 前身就是鼎鼎大名的 Detectron,其实Detectron可以说是Facebook第一代检测工具箱,目前在github上获得 23.5k star!...基于Detectron2二次开发的开源项目 AdelaiDet:实例级识别任务开源工具箱 https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet 这个项目后面 Amusi 会单独写一篇文章来介绍...像最近 CVPR 2020、ECCV 2020上有不少好的工作也都是基于 Detectron2开发的,比如DETR、CenterMask: https://github.com/facebookresearch...值得提一下,本文介绍的darknet的github star数是11667!这个数量要高于上面介绍的Detectron2、mmDetection和SimpleDet。

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Facebook发布Detectron2,下一个万星目标检测新框架

Detectron2不仅方便研究人员,事实上,Facobook已经将其应用于内部实际的工程应用,比如工程师正基于Detectron2构筑先进的姿态估计模型,将其部署在Facebook的Smart Camera...现在Detectron2可使开发者从PyTorch深度学习技术和活跃的社区受益。...这意味着许多新的研究项目可以用数百行代码编写,而核心Detectron2库和新颖的研究实现之间可以完全分开。...官方将通过实现新模型并发现新方法来不断完善模块化、可扩展的设计,以使Detectron2更加灵活。...开发人员希望通过Detectron2的开源,使研究人员和产品开发人员都能从中受益。 开源地址: https://github.com/facebookresearch/detectron2

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使用Detectron2识别自己的图片数据

最近迷上了示例分割,开始的时候最先研究的Mask_RCNN,在github上找了一下开源的 库,发现很多都是基于Tensorflow的,而我比较喜欢Pytorch,所以就找了Detectron2 git...源码 源码地址:https://github.com/facebookresearch/detectron2 直接git clone https://github.com/facebookresearch....png] 相关环境 笔者的环境为:ubuntu16.04 pytorch=1.8.2 由于刚升的pytorch版本,所以没有来的及进行cuda的配置,没有GPU的也不影响,可以运行的 安装 在克隆完Detectron2...的源代码之后,还不能直接用,还需要进行安装 在Detectron2的根目录下打开终端,输入如下命令: python -m pip install e ....COCO-InstanceSegmentation/mask\_rcnn\_R\_50\_FPN\_3x.yaml --input 7.jpg --output rest.jpg --opts MODEL.WEIGHTS detectron2

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Detectron2代码阅读笔记-(一)

代码结构概览 核心部分 configs:储存各种网络的yaml配置文件 datasets:存放数据集的地方 detectron2:运行代码的核心组件 tools:提供了运行代码的入口以及一切可视化的代码文件...Detectron2中的参数配置使用了yacs这个库,这个库能够很好地重用和拼接超参数文件配置。...default_setup(cfg, args):default_setup是detectron2/engine/default.py中提供的一个默认配置函数,具体是怎么配置的这里不详细说明了。...小结 [ggbjq2bbwo.png] 至此我们对detectron2的逻辑有了大致的了解了,那么接下来我们来了解一下detectron2.engine.default.DefaultTrainer是如何解析...cfg的,这部分内容请参见Detectron2代码阅读笔记-(二)。

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Detectron2代码阅读笔记-(二)

Trainer解析 我们继续Detectron2代码阅读笔记-(一)中的内容。...[ggbjq2bbwo.png] 上图画出了detectron2文件夹中的三个子文件夹(tools,config,engine)之间的关系。那么剩下的文件夹又是如何起作用的呢?...在分析源代码之前我们先了解一下如何使用它,假如你想自己实现一个新的backbone网络,那么你可以这样做: 首先在detectron2中定义好如下(实际上已经定义了): # detectron2/modeling.../backbone/build.py BACKBONE_REGISTRY = Registry('BACKBONE') 之后在你创建的新的文件下按如下方式创建你的backbone # detectron2...Detectron2 整体代码架构 虽然Detectron2还有很多部分没有介绍到,但是源代码分析到这应该对整体架构有了一定的理解了,具体的一些细节会在后续的文章中进行分析。

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