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【Yolact数据集制作-labelme使用与转coco详解】
开头总爱瞎掰两句，简单介绍下主要是为了做实例分割时需要用到labelme转coco数据集，此处写一个详细教程，作为yolact实战贴 的补充。 文章目录 labelme2coco的数据处理1、标记获取json文件2、json转coco数据集3、放置到指定文件夹4、问题处理4.1 处理中途无故退出 labelmYOLACT 、 YOLACT++、YolactEdge小结
一、YOLACT 论文：https://arxiv.org/abs/1904.02689 yolact 源代码：https://github.com/dbolya/yolact yolact、yolact++ 本文的主要贡献： YOLACT是2019年发表在ICCV上面的一个实时实例分割的模型，它主要是通过两个并行的子网络来实现实例分割的。 (1)Prediction Head分支生成各【技术文档】yolact
目录 模型结构backboneblock FPNheadprotonet最终的输出结果形势 traincfgmatch 模型结构 backbone 模型的backbone是res50，主要由四个layers组成，在输入进入每个layer之前，需要经过nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False),norm_layer(64),nn