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layoutParser项目安装
LayoutParser 文本版面分析工具包 作者：elfin 参考资料来源：GitHub 目录一、环境准备二、环境测试 LayoutParser是一个版面分析工具包，它提供了布局检测、OCR识别、布局分析等接口，项目可以从https://github.com/Layout-Parser/layout-parser进行获取 Top---Bottomdetectron2入门学习二：实现FruitsNut水果坚果分割任务数据集Mask与coco格式转换处理
学习目标： 将数据集进行Mask掩膜、coco标注等不同格式的转换 一、单实例的coco标注与Mask掩膜相互转换： 掩膜转换的方式有多种，每个实例生成一张掩膜或者每张图片生成一张掩膜，对于初学者来说，单实例的coco数据集这里采用已有的工具进行转换比较好，这里采用pycococreator进行转化：win 11，cuda 11.1，torch 1.9.0，VS 2019，Anaconda环境下安装detectron2
基于https://www.bilibili.com/video/BV1jZ4y1W7Nb?spm_id_from=333.999.0.0视频在win11下成功实现了detectron2的安装，记得下载up主的教程素材。 具体步骤 1、先创建虚拟环境 conda create -n detectron2 python=3.8 这里需要python 3.8版本（注意up主的是3.7），否则cudatoolkit 11.1一个致力于用Detectron2搭建所有算法的平台:Detectron2-FC
一个致力于用Detectron2搭建所有算法的平台：Detectron2-FC 平台网址什么是Detectron2-FC？安装与使用教程安装Detectron2使用Detectron2-FC 平台网址 https://github.com/dongdongdong1217/Detectron2-FC 什么是Detectron2-FC？ Detectron2-FC是基于Detectron2的神经网络算法Detectron2注册自己的COCO数据集
Detectron2注册自己的COCO数据集 1.在train.py添加 CLASS_NAMES =['background','A220', 'A330', 'A320/321', 'Boeing737-800', 'Boeing787', 'ARJ21', 'other'] # 数据集路径 DATASET_ROOT = './dat备忘-win10安装detectron2相关的一些命令和代码（目前还是没成功）
call "D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat" amd64 -vcvars_ver=14.10 set DISTUTILS_USE_SDK=1 python setup.py build --force develop cocoapi（windows）： https://github.com/philferrierewin10安装detectron2 （cuda11.1，cudnn11.1，detectron2 是0.41）
win10安装detectron2 （cuda11.1，cudnn11.1，detectron2 是0.41） 安装cuda，cudnn 参考B站 https://www.bilibili.com/video/BV1L5411Y7pM?from=search&seid=3220587052578615023 （做完可以测试一下） pytorch 1.8 conda install pytorch1.8.0 torchvision0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatubuntu16.04下detectron2 安装
1. 基础环境： 显卡：Nvidia titan xp 驱动：460.73.01 cuda: 9.0 2. 安装： follow installation tutorials: https://detectron2.readthedocs.io/en/latest/tutorials/install.html NOTE: (1) create envs： conda create -n detectron2 python=3.6.2 source activate detectron2 (2Windows10 下安装 detectron2
安装步骤 安装过程，大致分为以下4个步骤 安装Anaconda，创建python虚拟环境 cvlab cvlab环境下安装pytorch 安装Visual Stutio生成工具2019【主要是MSVC，其他不用】，cvlab环境下 call VS2019的编译环境 安装detectron2 具体请参考以下文章 https://blog.csdn.net/ying86615791/articlwin10环境下SlowFast运行环境安装踩坑
本文章只成功在win10安装了detectron2。 SlowFast运行环境安装 1.先不要安装pytorch1.3 2.pytorchvideo 也是facebook的项目，使用 pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorchvideo.git" 命令安装 3.安装Detectron2，最新的repo对windows10不友好，安装环境要求pdetectron2安装出现Kernel not compiled with GPU support 报错信息
在安装使用 detectron2 的时候碰到**Kernel not compiled with GPU support **问题，前后拖了好久都没解决，现总结一下以备以后查阅。不想看心路历程的可以直接跳到最后一小节，哈哈哈。environment因为我使用的是实验室的服务器，所以很多东西没法改，我的 cuda 环境如下：ubuntunvcc默认版本Detectron2源码阅读笔记-（三）Dataset pipeline
构建data_loader原理步骤 # engine/default.py from detectron2.data import ( MetadataCatalog, build_detection_test_loader, build_detection_train_loader, ) class DefaultTrainer(SimpleTrainer): def __init__(self, cfg): # Assume these object深度学习目标检测框架 detectron2 安装流程
深度学习目标检测框架 detectron2 安装流程，深度学习框架 detectron2 的安装，可在git中实现， 1. detectron2 FAIR 开源的目标检测框架 Detectron2，基于 Pytorch 。它训练比从前更快，功能比从前更全，支持的模型也比从前更丰盛。比如对初代的模型 Faster R-CNN，Mask R-CNN，RetinaNet，DenFacebook detectron2训练faster rcnn
Facebook detectron2训练faster rcnn detectron2是Facebook开源的一套框架，适用于很多的deep learning task，例如instance segmentation等，本文主要就如何利用detectron2训练faster rcnn，并得到模型，主要描述大体的思路 0. 前期 前期请看官方的教程，大致了解怎么回事 github colaDetectron2 获取网络中间层结果的途径
Partially execute a model: Sometimes you may want to obtain an intermediate tensor inside a model, such as the input of certain layer, the output before post-processing. Since there are typically hundreds of intermediate tensors, there isn’t an API that pdetectron2更新Pytorch版本后的报错记录
不知道什么时候，更新了Pytorch的版本，然后打开Dectron2就遇到了一系列的报错 既然遇到了错误，那就得记录下来，省的下次再各种百度谷歌 错误一：detectron2遇到 undefined symbol: _ZN6caffe26detail36_typeMetaDataInstance_preallocated_7E 更新Torch版本后，Detectron2是需要重新安Detectron2系列：detectron2更改日志
发布请参阅发布日志,网址为(https://github.com/facebookresearch/detectron2/releases)向后不兼容的显着变02/14 / 2020,02 / 18/2020：Mask head和关键点head现在包括损失和推理。Custom heads应该通过layers()方法覆盖特征计算。11/11/2019：detectron2.data.detection_utils.read_iDetectron2系列之模型训练
从前面的教程中,你现在已经有了一个自定义的模型和数据加载器。你可以自由创建自己的优化器,并编写训练逻辑：可以使用PyTorch使研究人员对整个训练逻辑更清晰并具有完全控制权。tools/plain_train_net.py中提供了一个这样的示例。(tools/plain_train_net.py:https://github.com/facedetectron2的数据在线增强
文章目录 前言一、训练数据的在线增强 前言 关于一些detectron2的学习记录和分享，有问题可留言交流。 一、训练数据的在线增强 使用visualize_data.py观察dataloader里增强后用于训练的图片和标注。 train_data_loader = build_detection_train_loader(cfg) #构建训练数FAIR开源框架detectron2代码解析
detectron2框架解析 0. 简介1. 从demo开始管中窥豹1.1 开始使用1.2 demo.py代码解析1.2.1 结构解析1.2.2 加载过程解析1.2.2.1 命令行参数加载1.2.2.2 logger加载1.2.2.3 模型配置加载1.2.2.4 模型生成1.2.2.5 总结 1.2.3 图片处理代码解析1.2.3.1 读取函数1.2.3.2 执行预Detectron2 API 之 config | 十五
作者|facebookresearch 编译|Flin 来源|Github detectron2.config package class detectron2.config.CfgNode(init_dict=None, key_list=None, new_allowed=False) 源代码：https://detectron2.readthedocs.io/_modules/detectron2/config/config.html#CfgNode 基类： fvcore.comDetectron2 基准测试 | 十二
作者|facebookresearch 编译|Flin 来源|Github 基准测试 在这里,我们以一些其他流行的开源Mask R-CNN实现为基准,对Detectron2中Mask R-CNN的训练速度进行了基准测试。 设置 硬件：8个带有NVLink的NVIDIA V100。 软件: Python 3.7, CUDA 10.0, cuDNN 7.6.4, PyTorch 1.3.0 (链接detectron2 中的coco数据集默认位置更改
detectron2 中的coco数据集默认位置更改 其默认的dataset的位置是 .../detectron2/data/datasets/... 更改方式 打开上述路径下的buildin.py文件 # -*- coding: utf-8 -*- # Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates. All Rights Reserved """ This file registers pre-detectron2 一个整体的demo说明自定义数据集以及训练过程
detectron2 一个整体的demo说明自定义数据集以及训练过程 https://towardsdatascience.com/face-detection-on-custom-dataset-with-detectron2-and-pytorch-using-python-23c17e99e162detectron2 特征金字塔代码讲解,detectron2train的过程
detectron2 特征金字塔代码讲解,detectron2train的过程detectron2代码train的整个过程 https://blog.csdn.net/qq_38778069/article/details/104135620 detectron2代码train的整个过程 https://www.codeleading.com/article/28552582332/