场景文本检测识别学习 day10(MMdetection)

2024-05-29 00:12

本文主要是介绍场景文本检测识别学习 day10(MMdetection),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

配置文件(config)

  • 由于在大型项目中,一种模型需要分:tiny、small、big等很多种,而它们的区别主要在网络结构,数据的加载,训练策略等,且差别很多都很小,所以如果每个模型都手动从头写一份,很麻烦,为了方便,现在都是直接采用配置文件的形式来定义
  • 如yaml文件、py文件等
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MMdetection的配置文件构成

  • 在MMdection的配置文件中,我们根据字段来定义模型训练的各部分
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  • 配置文件的运作方式
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使用MMdection来训练自己的检测模型

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  • coco数据集的组织形式
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  • coco数据集的标注格式

  • 所有标注信息存储在一个JSON对象中,包含以下信息:images–所有原始图像信息、annotations–所有标注信息、categories–全部物体类别信息
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  • 其中:name表示当前的物体类别,supercategories表示当前物体的超类,如car的超类为vehicle

  • 我们将自己的数据集按照以上的格式整理好后,还需要更改模型的配置文件(有些模型是继承coco_instance.py,需要仔细查找),如下:
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  • 重点是需要修改:数据集的路径、batch_size、进程数

  • 在将原始图像输入进模型之前,我们可能还需要对图像进行:随机裁剪与缩放、水平翻转、像素值归一化、转换为PyTorch Tensor等操作,这些操作我们统一放在数据处理流水线,即pipeline中。对于微调训练,通常情况是不需要进行更改的

  • 下图为分类的pipeline:
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  • 由于检测有框,所以多了一个annotations,对于框也需要进行跟原始图片一样的操作,下图是检测的:
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这篇关于场景文本检测识别学习 day10(MMdetection)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1012089

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