• 2024-09-30openmmlab使用系列(一):mmagic介绍与安装
    提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、MMagic介绍二、安装步骤前言在这个信息爆炸的时代,人工智能技术正以前所未有的速度发展,尤其是在图像和视频处理领域。作为这一领域的探索者,我们有幸见证了一系列令人惊叹的技术创新。
  • 2024-07-26windows11上MMDetection 3D环境准备
    在使用PyTorch准备环境并使用miniconda终端安装所需的所有软件包后,在验证安装过程的最后一步中出现错误。我创建了一个conda环境并激活了它,然后我安装了PyTorch以及使用MIM所需的所有软件包。MMEngineMMCVMMDetectionMMDetection
  • 2023-10-23OPenMMlab学习指导文档
    一、运行环境1.1cuda环境备注:cuda环境为个人学习和日常模型训练环境1.登录环境IP地址:10.201..用户名:*******密码:******要用此用户名和密码!!建议:自己创建自己的用户名和密码2.登录conda环境执行指令condaactivateopen-mmlab查看环境piplist则看到已安装的环境
  • 2023-06-04openmmlab实战营二期-mmpose代码课(三)
    openmmlab实战营二期-mmpose代码课(三)点我:视频地址由于代码课涉及笔记较少,多数为代码实战,简单总结代码课涉及的内容:主要分环境配置、训练和预测rtmdet模型、训练和预测rtmpose模型,细分见下:1、环境配置:1)安装pytroch2)安装openmim、mmengine、mmcv、mmdet3)安装其他库(如cv2
  • 2023-06-04openmmlab实战营二期-开营仪式(零)
    openmmlab实战营二期-开营仪式(零)点我:视频地址主页:https://www.cnblogs.com/xielaoban/本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须在文章页面给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利
  • 2023-06-04openmmlab实战营二期-mmpose理论课(二)
    openmmlab实战营二期-mmpose理论课(二)目录openmmlab实战营二期-mmpose理论课(二)标题2标题2标题2标题2注:标题2xxxxxxxxx标题2xxxxxxxxx标题2xxxxxxxxx标题2xxxxxxxxx注:主页:https://www.cnblogs.com/xielaoban/本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经
  • 2023-06-04openmmlab 第二课
    2D姿态估计基于回归:在图像上定位关键点坐标(建模成一个回归问题)。基于Heatmap:并不直接回归关键点坐标,而是预测关键点位于每个位置的概率。Heatmap可以基于原始关键点坐标生成,作为训练网络的监督信息;网络预测的热力图也可以通过求极大值等方法得到关键点的坐标。模型精度相对回
  • 2023-06-01OpenMMLab AI实战营第二期
    OpenMMLabAI实战营笔记OpenMMLab简介OpenMMLab概述:中国人工智能计算机视觉算法体系每一种计算机视觉任务对应OpenMMLab的一个算法库内容:视觉基础库:MMCV,MMEngine算法框架:MMPretrain,MMDetection,MMDetection3D,...常用算法库:MMDetection(最有影响力的算法库
  • 2023-06-01openmmlab 第一课
    OpenMMLab是一个开源的计算机视觉和深度学习工具库,它提供了丰富的模型架构、数据集、优化算法和工具,帮助开发者实现各种计算机视觉任务。下面是OpenMMLab可以做的一些事情:目标检测和物体识别:OpenMMLab提供了各种经典的目标检测算法和模型架构,例如FasterR-CNN、YOLO、SSD等
  • 2023-06-01openmmlab-实战营二期-openmmlab概述课(一)
    openmmlab实战营-二期-openmmlab概述课(一)目录openmmlab实战营-二期-openmmlab概述课(一)openmmlab概述openmmlab各算法库详细介绍目标检测算法库MMDetection目标检测算法库MMYolo文字检测识别算法库MMOcr3D目标检测算法库MMDetection3D旋转目标检测算法库MMRotate图像分割算法
  • 2023-05-31AI实战营第二期 | 环境配置及安装
    AI实战营第二期|环境配置及安装强烈推荐使用mim来管理OpenMMLabrepoOpenMMLabrepo不要mim和pip混用OpenMMLab1.0和OpenMMLab2.0环境分离,不要耦合在一个环境里面以下是比较推荐的初学者配置方式,进阶之后推荐使用软链接模式,详见:OpenMMLab2.0源码阅读和调
  • 2023-02-27OpenMMLab教程【零】OpenMMLab介绍与安装
    前言 该系列教程旨在向计算机视觉领域入门者介绍当下流行的OpenMMLab框架,从计算机视觉领域多个基础任务入手,详细解读其基础知识、在OpenMMLab体系下的组织构建方式、
  • 2023-02-11OpenMMLab AI实战营 第七课笔记
    OpenMMLabAI实战营第七课笔记目录OpenMMLabAI实战营第七课笔记importosimportnumpyasnpfromPILimportImageimportos.pathasospfromtqdmimport
  • 2023-02-10OpenMMLab AI实战营 第五课笔记
    OpenMMLabAI实战营第五课笔记什么是语义分割应用:无人驾驶骑车应用:人像分割应用:智能遥感应用:医疗影像分析语义分割vs实例分割vs全景分割内容概要基本思路:
  • 2023-02-06OpenMMLab AI实战营 第四课笔记
    OpenMMLabAI实战营第四课笔记目录OpenMMLabAI实战营第四课笔记目标检测与MMDetection1.什么是目标检测1.1目标检测的应用1.1.1目标检测in人脸识别1.1.2目标检
  • 2023-02-04OpenMMLab AI实战营 第三课笔记
    OpenMMLabAI实战营第三课笔记目录OpenMMLabAI实战营第三课笔记进入mmclassification目录导入工具包下载数据集数据集目录结构下载config配置文件命令行-训练用
  • 2023-02-03OpenMMLab AI实战营 第二课笔记 计算机视觉之图像分类算法基础
    OpenMMLabAI实战营第二课笔记计算机视觉之图像分类算法基础1.什么是图像分类?1.1问题的数学表示1.2视觉任务的难点1.2.1超越规则:让机器从数据中学习1.2.2机
  • 2023-02-02通用视觉框架 OpenMMLab第一课笔记
    目录计算机视觉是什么计算机视觉应用传统视觉特征机器学习基础机器学习是什么为什么要让"机器"去"学习"机器学习是什么机器学习的典型范式机器学习的基本流程计算机视觉是
  • 2023-02-01OpenMMLab-AI实战营环境配置
    OpenMMLab-AI实战营环境配置condaactivatemmlab1#切换至OpenMMLab1.0系列环境(假设已安装好PyTorch)pipinstall-Uopenmim#安装mimmiminstallmmcv-full
  • 2023-01-16又一重要进展发布!OpenMMLab算法仓支持昇腾AI训练加速
    摘要:上海人工智能实验室的浦视开源算法体系(OpenMMLab)团队基于昇腾AI发布了MMDeploy0.10.0版本,该版本已支持OpenMMLab算法仓库在昇腾异构计算架构CANN上的推理部署。本文
  • 2023-01-15openmmlab 数据预处理讲解
    Resize1.单尺度输入:train_pipeline=[......dict(type='Resize',img_scale=(1333,800),keep_ratio=True),......dict
  • 2023-01-15openmmlab框架精简解读
    上面是整体的训练流程,像更新参数,打印日志,训练几轮去跑验证集等功能都是通过钩子实现的,每一个功能都实现一个钩子,一共有22个钩子的位点分别为:
  • 2022-12-24openmmlab的问题
    nuscenesmini的配置问题pythontools/create_data.pynuscenes--versionv1.0-mini--root-path./data/nuscenes--out-dir./data/nuscenes--extra-tagnuscenes
  • 2022-12-14昇腾携手OpenMMLab,支持海量算法仓库的昇腾AI推理部署
    摘要:近日,昇腾AI联合浦江实验室,正式实现OpenMMLab算法仓库在昇腾的异构计算架构CANN上的推理部署,目前相关代码已推入MMDeploy0.10.0版本,并在GitHub正式发布。本文分享自华
  • 2022-09-01使用OpenMMLab系列的开源库时,常用的脚本合集。
    使用OpenMMLab系列的开源库时,常用的脚本合集。开源仓库:gy-7/mmlab_scripts脚本解释:anchor_visiual.py生成的锚框可视化aug_test.py自动数据增强,单文件可视化效果