1、框架介紹
這個框架還是非常清晰的,整個**從骨架,模型,bbox處理,推斷等都有專門的專案資料夾。而且提供了當前許多主流的目標檢測模型的實現。
2、安裝
建議使用conda的方式來安裝,用**重新編譯的方式會出現一些bug。在conda環境下有一些支援的lib容易有,而用傳統的python包的方式,在compile中雖然可以成功,但使用上會出現問題。
cd mmdetectionpip install cython # or "conda install cython" if you prefer conda
./compile.sh
python(3) setup.py install安裝成果如圖所示。
2、實驗測試:
撰寫幾行**,即可完成框架的測試:
將其中的替換成tensorflow object detection的測試,其檢測結果如下所示(faster-rcnn)結果。
該框架速度的確比較快。還是很不錯的。
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目標的檢測大體框架
zouxy09大哥的部落格,對入門級別的我大大的有啟發。目標檢測分為以下幾個步驟 1 訓練分類器所需訓練樣本的建立 訓練樣本包括正樣本和負樣本 其中正例樣本是指待檢目標樣本 例如人臉或汽車等 負樣本指其它不包含目標的任意 如背景等 所有的樣本都被歸一化為同樣的尺寸大小 例如,20x20 2 特徵提取...
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