如何用SimpleDet完成目标检测与物体识别?
引言
SimpleDet是一套简单通用的目标检测与物体识别的框架。整套框架基于MXNet的原生API完成。
主要特点
FP16训练可节省内存并加速2.5倍开箱即用的高度可扩展的分布式训练全面涵盖了最先进的模型,包括FasterRCNN, MaskRCNN, CascadeRCNN, RetinaNet, DCNv1/v2, TridentNet, NASFPN , EfficientNet, 和 Kownledge Distillation。广泛的功能集,包括大批次BN,同步损失,自动BN融合,soft NMS,多尺度训练/测试模块化设计,无需编码即可探索新的实验设置广泛的文档,包括带注释的配置、Fintuning指南。
目 录
1.基准测试
1.1对SimpleDet进行基准测试,给出测试平台和测试结果。
2.构建wheel包
2.1介绍将自定义mxnet打包为用于本地安装的python wheel的过程。
3.数据集
3.1介绍了从COCO格式,VOC格式或JSON格式创建roidb的过程。
4.分布式训练
4.1提供启动具有Singularity包的分布式训练的指南
5.微调
5.1本文档介绍了为你的自定义数据集启用现有模型的过程。
6.框架概述
6.1概述检测器及组件
7.安装
7.1介绍安装过程
8.tensorboard
8.1设置tensorboard以及在shell发布
更新计划
每周两篇,欢迎持续关注,一起进步。
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