首先找到你需要用到的backbone，一般有名的backbone都会在github有相应的代码开源和预训练权重提供本文以mobilenetv3+fastercnn作为举例，在mmdetection中并未提供mobilenetv3，提供的仅有mobilenetv2；在github上找到mobilenetv3实现和权重，下载到本地；本文使用参考为：https://g

在上一篇博文中，博主完成了MMDetection框架的环境部署与推理过程，下面进行该框架的训练过程，训练的入口文件为tools/train.py，我们需要配置的内容如下：修改Train.py文件确定自己要用的模型parser.add_argument('--config',default="/home/ubuntu/programs/mmdetection/configs/faster_rc

在进行目标检测算法的学习过程中，需要进行对比实验，这里可以直接使用MMDetection框架来完成，该框架集成了许多现有的目标检测算法，方便我们进行对比实验。环境配置首先是环境配置，先前博主曾经有过相关方面的配置，这里就简要记录一下：创建conda环境：condacreate--nameopenmmlabpython=

训练核心组件训练部分一般包括9个核心组件，总体流程是：任何一个batch的图片先输入到backbone中进行特征提取，典型的骨干网络是ResNet输出的单尺度或者多尺度特征图输入到neck模块中进行特征融合或者增强，典型的neck是FPN上述多尺度特征最终输入到head部分，一般都会

opennmmlab实战营二期-mmdetection代码课（七）点我：视频简单总结下，大致分为：mmdet介绍环境配置数据准备和可视化自定义配置文件训练前可视化验证模型训练模型测试和推理可视化分析目标检测的未来趋势

一、安装Anaconda并创建虚拟环境1、官网下载Anaconda安装包安装即可2、创建新的虚拟环境condacreate-nopenmmlabpython=3.8condaactivateopenmmlab二、配置Pytorch环境1、查看并确定自己电脑的CUDA版本打开nvidia设置面板，点击【帮助】-【系统信息】选择【组件】在

mmcv的安装会有很多cuda、pytorch版本适配的问题，如果版本不适配，会报各种错误，比如ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'mmcv._ext'。mmdetection官方建议用mim进行安装

nvidia-smi查看cuda版本MMCV是MMDetection的底层支持库，包含了计算机视觉中常见的图像处理、模型构建和训练部分的一些工具模块。MMDetection则是基于MMCV的基础之上，提供了

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前言一个AI方向的朋友因为标数据集发了篇SCI论文，看着他标了两个多月的数据集这么辛苦，就想着人工智能都能站在围棋巅峰了，难道不能动动小手为自己标数据吗？查了一下还真

 要训练新的检测器，通常需要做三件事：1.验证新数据集2.修改配置3.训练新的检测器有三种方法supportMMDetection中的新数据集：1. Reorganizethe

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importosimportos.pathasospimportnumpyasnpfrommmcvimportConfigfrommmdet.modelsimportbuild_detectorimportmathimportargparseimportpickle

mmdetection查看日志之前一直是在用TextLoggerHook，已经觉得挺方便的了，自从用了wandb之后，发现wandb真不错，看log更方便了，回不去了。wandb的简单配置：wandb官网：https://wandb