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【python练习】在kaggle上的首个公开notebook(由mask生成bbox)

作者:互联网

前言:

{

    知道要更新但没想好写什么,我就干脆在kaggle上写了一篇公开的notebook[1](我记得原来好像叫kernel),内容很简单,就是根据segmentation标签生成bbox。

}

 

正文:

{

    主要内容在[1]。我做这个是因为我搞错了。我本想试试之前我博客[2]提到的HRNet,而恰好mmdetection里也实现了HRNet,且这里还有许多其他高精度的模型也需要bbox。可是我没注意到,mmdetection里的HRNet是针对目标检测任务的,或者说是针对实例分割(Instance Segmentation)的,而我当前的任务是检测缺陷[4],或者说是语义分割(Semantic Segmentation)。

}

 

结语:

{

    kaggle确实是一个不错的学习平台,至少有许多准备好的数据和其他人的结果。通过这些结果,我能看清自己有几斤几两。

    参考资料:

    {

        [1] https://www.kaggle.com/applefish/get-bboxes-from-segmentation-labels

        [2] https://blog.csdn.net/fish_like_apple/article/details/100623183

        [3] https://github.com/open-mmlab/mmdetection

        [4] https://www.kaggle.com/c/severstal-steel-defect-detection/overview

    }

}

 

标签:python,mask,kaggle,HRNet,bbox,https,mmdetection,com
来源: https://blog.csdn.net/fish_like_apple/article/details/100894475