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搜索资源列表

  1. 批量labelme_to_dataset

  2. caffe2 detectron训练maskrcnn时批量把labelme标注的数据转换为make数据

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-10
    • 文件大小：611byte
    • 提供者：yu734390853

  1. labelme2coco

  2. caffe2 detectron 训练maskrcnn时把labelme标注的数据转换为coco数据

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-10
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：yu734390853

  1. 训练mask_rcnn所用配置文件

  2. caffe2 detectron平台用coco数据集训练maske_rcnn所需配置文件

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-26
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：yu734390853

  1. 图像目标分割

  2. 记录了图像目标分割学习中遇到的一些问题以及Mask RCNN论文的有关内容。探究了Caffe2的安装，Docker的使用以及Docker配置安装Detectron。最后采用了TensorFlow版的Mask R-CNN的实现来开展工作，并将分割结果保存为图片。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-24
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：u012911347

  1. instance_minival2014.json

  2. 用于Detectron的mini版交叉验证集，共计5000个数据。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-18
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：o0haidee0o

  1. instances_valminusminival2014.json

  2. 用于Detectron的coco的annotation数据集。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-18
    • 文件大小：127mb
    • 提供者：o0haidee0o

  1. labelme2COCOarea.py

  2. labelme标注转成COCO格式，带有area版本，可以用于Detectron。 但是输出分类名可能有问题，要求labelme的label格式为“分类_num”。 同样的，labelme的points仍然为小数。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-24
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：o0haidee0o

  1. Detectron详细安装教程

  2. Detectron是Facebook AI研究院(FAIR)于2018年初公开的目前为止业内最佳水平的目标检测平台。据介绍，该项目自 2016 年 7 月启动，构建于 Caffe2 之上，目前支持大量机器学习算法，其中包括 Mask R-CNN（何恺明的研究，ICCV 2017 最佳论文）和 Focal Loss for Dense Object Detection，（ICCV 2017 最佳学生论文）。Facebook 称，该工具包已被应用与公司内部很多团队应用于各类应用中，一旦训练完成，这

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-31
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：qq_40238334

  1. Detectron-maskrcnn 训练自己的数据集

  2. Detectron-maskrcnn 训练自己的数据集 数据集为Labelme标注json格式

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-31
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：o0haidee0o

  1. instances_valminusminival2014.json和instances_minival2014.json

  2. detectron中maskrcnn需要的instances_valminusminival2014.json和instances_minival2014.json，实操可用，欢迎下载！！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-11-09
    • 文件大小：49mb
    • 提供者：baidu_30594023

  1. R-50.pkl源代码

  2. 官网上下载的， detectron训练需要的model， unbuntu下直接复制进model文件夹即可。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-04-09
    • 文件大小：97mb
    • 提供者：weixin_43799781

  1. Python-开源目标检测框架Detectron的PyTorch实现

  2. Detectron的pytorch实现。 从零开始训练并可用直接从预训练的Detectron权重推断。

  3. 所属分类：其它

  1. Python-DetectorchdetectronforPyTorch

  2. This code allows to use some of the Detectron models for object detection from Facebook AI Research with PyTorch.

  3. 所属分类：其它

  1. Python-用PyTorch10实现FasterRCNN和MaskRCNN比Detectron快2倍

  2. Facebook发布，基于PyTorch 1.0的高性能图像检测/分割实现，比Detectron快2倍

  3. 所属分类：其它

  1. detectron测试demo需要的权重R-101.pkl

  2. detectron测试demo需要的权重R-101.pkl，独立下载模型的测试代码是 python2 tools/infer_simple.py \ --cfg configs/12_2017_baselines/e2e_mask_rcnn_R-101-FPN_2x.yaml \ --output-dir output/test1 \ --image-ext jpg \ --wts model/MaskRCNN/e2e_mask_rcnn_R-101-FPN_2x_model_final.pkl

  3. 所属分类：Linux

    • 发布日期：2020-04-11
    • 文件大小：170mb
    • 提供者：u010240012

  1. dl_codebase:罗杰深度学习项目的代码库-源码

  2. 罗杰的深度学习工具 该代码库应尽可能通用。 花哨的想法的实现应该建立在此回购的分支中，而不是在回购本身中进行工作以允许快速开发。 依存关系 PyTorch（火炬，火炬视觉） 雅克 OpenCV 皮尔 待办事项 支持更好的日志记录/定时（张量板？） 将modules文件夹打包为一个软件包，以摆脱sys.path技巧 将引擎（或核心教练）添加到抽象教练中以完成不同的任务 修改注册表（如FAIR Detectron 2中一样）并使用装饰器以获得更好的样式 为各个时期之间的列车摘要添加更好的打印语

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：38kb
    • 提供者：weixin_42121086

  1. detectron.jittor-源码

  2. 侦探吉托 这是从maskrcnn-benchmark转换的回购协议，并基于jittor添加了更多SOFA模型 我们重新实现了maskrcnn-benchmark，并向其中添加了更多SOFA模型。 maskrcnn-基准测试在 为什么不重新实现detectron2？因为它基于许多其他库，所以我们需要一个纯存储库。 安装

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：759kb
    • 提供者：weixin_42181693

  1. autonomous_navigation_image_segmentation-源码

  2. automation_navigation_image_segmentation 自主导航的图像分割管道。 允许您在Detectron 2网络上训练几种模型，检索在某些指标（由用户指定）中表现最佳的模型，并将其用于推理 目录 它有什么作用 它允许使用训练多个模型（在Detectron2网络下）并在用户指定的指标的帮助下对其进行评估。 目标 数据： 此目标使您可以将数据移动到主存储库中。 有关格式化的说明，请访问test / testdata并查看应如何排列输入的数据 eda： 该目标对数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：737kb
    • 提供者：weixin_42127369

  1. detectron-doc:有用的信息-源码

  2. detectron-doc:有用的信息

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：39mb
    • 提供者：weixin_42097208

  1. ms项目-源码

  2. 在PyTorch 1.0中更快的R-CNN和Mask R-CNN maskrcnn-benchmark已弃用。 请参阅 ，其中包括maskrcnn-benchmark中所有模型的实现。 该项目旨在提供必要的构建基块，以便使用PyTorch 1.0轻松创建检测和分割模型。 强调 PyTorch 1.0： RPN，更快的R-CNN和Mask R-CNN实现达到或超过Detectron精度 非常快：在训练过程中，速度比快2倍，比快30％ 。 有关更多详细信息，请参见 。 内存效率高：训练过程中使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：weixin_42126865
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