大二学生，刚刚接触一些图像处理如实例分割的比赛，但是在提分的过程中遇到了困难（好吧都是凑字数的）
简单介绍下或者提供一些学习链接也行
mmdetection怎么调用Albu这样的数据增强呢？
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- 2022-10-28 00:14euqlll的博客 本文主要阐述如何使用训练自己的数据，包括配置文件的修改，训练时的数据增强，加载预训练权重以及绘制损失函数图等。
- 2024-12-08 10:57Joyner2018的博客 在 MMDetection 中，数据增强是提升模型性能的关键部分。除了你提到的基本数据增强方法外，MMDetection 提供了许多其他数据增强方式。
- 2021-08-13 19:13liuqiangaliuv的博客 如果需要写新的数据增强方法，可以自己新建 augment.py ，写自己的数据增强类，放进init的声明中去，接下来就可以再dict（type= augment）了 train_pipeline = [dict(type='LoadImageFromFile')] 'Compose', '...
- 2023-03-13 20:47枫叶wu的博客 MMDetection是针对目标检测任务推出的一个开源项目，它基于Pytorch实现了大量的目标检测算法，把数据集构建、模型搭建、训练策略等过程都封装成了一个个模块，通过模块调用的方式，我们能够以很少的代码量实现一个新...
- 2022-05-13 16:07qq_41627642的博客 数据管道设计 遵循典型约定，我们使用Dataset和DataLoader对多个worker进行数据加载。数据集返回与模型的forward方法的参数相对应的数据项字典。由于目标检测中的数据可能不相同大小(图像大小，gt box大小等)，我们...
- 2023-10-20 23:45ZZZZ_Y_的博客 mmdetection 使用maskrcnn训练自己的coco数据集实现目标检测【过程记录】
- 2021-04-25 17:32键盘强者的博客 最近在学习如何使用mmdetection，收集了一下目前所看到的一些trick和技巧。 参考文章： mmdetection 模型训练技巧 入门mmdetection（捌）—聊一聊FP16 目标检测比赛中的tricks（已更新更多代码解析） 1. FP16训练 ...
- 2024-04-19 22:17Fate_serendipity的博客 本文主要分析mmdet文件目录结构中的mmdet文件，了解mmdetection整体构建流程、思想及其中各部分所完成的主要功能。（更新中）以上是对MMDetection文件目录结构的介绍，将在学习过程中不断进行完善。参考：[1][2]
- 2021-06-25 21:39点云Point的博客 mmdetection环境安装 requirements Linux或者macOS Python 3.6+ PyTorch 1.3+ CUDA 9.2+ (If you build PyTorch from source, CUDA 9.0 is also compatible) GCC 5+ MMCV 建议最好用Linux系统，Windows环境下坑...
- 2021-10-22 11:27小涵涵的博客 mmdetection检测相关技巧albumentations数据增强多尺度训练OHEM 在线难例挖掘softnmscascade rcnn albumentations数据增强 alb的数据增强方式输入输出和mmdetection一致所以可以很好的嵌入到框架中 train_pipeline =...
- 2022-12-28 23:28AI扩展坞的博客 mmdetection安装过程和调试工具
- 2021-10-21 14:07刚哥吧的博客 在 config/_base _ 文件夹下有 4 个基本组件类型，分别是：数据集(dataset)，模型(model)，训练策略(schedule)和运行时的默认设置(default runtime)。许多方法，例如 Faster R-CNN、Mask R-CNN、Cascade R-CNN、RPN...
- 2023-08-17 11:11德彪稳坐倒骑驴的博客 训练时候调用的train.py位于./tools下面。不知道要不要安装caffe?
- 2021-05-07 16:31将标注好的图片自动旋转90、180、270度，同时更改标注框，转载于网上其他大佬的文章，上传后方便以后自己查找
- 2023-08-23 23:11O丶ne丨柒夜的博客 MMDetection 支持在 Linux，Windows 和 macOS 上运行。它需要 Python 3.7 以上，CUDA 9.2 以上和 PyTorch 1.8 及其以上。从下载并安装 Miniconda。创建并激活一个 conda 环境。基于安装 PyTorch。使用安装和。在 ...
- 2020-12-20 19:05在机器学习领域，数据增强是一种重要的技术，它通过在训练数据上应用各种变换来增加模型的泛化能力。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，虽然自带了`torchvision.transforms`模块用于数据增强，但其功能相对有限。...
- 2022-09-21 19:30HUANGL1NJIE的博客 主要记录mmdetection上使用swin transformer为backbone的Mask R-Cnn模型训练自己COCO格式数据的bug及相应解决方法，仅作分享。
- 2023-07-25 17:48最后的菜鸡的博客 目标检测数据增强篇 1.mmdetection内置数据增强 1.Mosaic 2.RandomShift随机平移 3.RandomFlip随机镜像 4.CutOut 5.MixUp 6.MinIoURandomCrop 7.Resize 2.Albumentations库 1.RandomBrightnessContrast随机亮度对比...
- 2022-10-28 21:35ldtxinkai的博客 MMDetection具体的安装步骤
- 2022-05-12 17:20qq_41627642的博客 如果你想查看配置文件, 你可以运行 python tools/misc/print_config.py /PATH/TO/CONFIG to see the complete config. 使用现有模型对给定图像进行推理. ....在标准数据集上训练预定义模型。 ...
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