mmdet手势识别配置文件
时间: 2024-05-25 11:09:18 浏览: 15
mmdet是一个基于PyTorch的开源目标检测框架。在mmdet中,手势识别是通过改进的Faster R-CNN模型实现的。手势识别的配置文件主要包括模型、数据集、训练和测试等方面。
具体来说,手势识别的配置文件一般包含以下几个部分:
1. 模型结构部分:定义手势识别模型的结构,包括网络的层数、卷积核大小、池化方式等。在mmdet中,手势识别一般使用改进的Faster R-CNN模型进行识别。
2. 数据集部分:定义训练和测试数据集的路径、类别数、数据增强等信息。在手势识别中,数据集一般包括手势图片和标注文件,标注文件包含每个手势的类别标签和位置信息。
3. 训练部分:定义训练时的超参数和优化器等信息。在手势识别中,训练参数包括学习率、迭代次数、批量大小等。
4. 测试部分:定义测试时的超参数和测试策略等信息。在手势识别中,测试参数包括置信度阈值、非极大值抑制(NMS)阈值等。
如果您需要更具体的信息,可以参考mmdetection库中的相应配置文件,或者查看官方文档。
相关问题
mmcv mmdet
MMCV (Multi-modal Multi-task Learning CV) 和 MMDetection (Multi-Modal MMDetection) 是两个由中国阿里云团队开源的知名计算机视觉库。MMCV是一个通用的深度学习工具包,它提供了大量的数据处理、模型训练和评估的工具,支持多种计算机视觉任务,包括图像分类、目标检测、分割等。
MMDetection则是基于MMCV的一个专门用于目标检测领域的子项目,它集成了最先进的目标检测算法,并且设计得易于扩展和定制。MMDetection支持多种流行的检测模型,如Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO、CenterNet等,同时还提供了对多模态数据(比如RGB图像、深度图、点云等)的支持。使用MMDetection,开发者可以快速搭建和训练目标检测模型,并且可以方便地调整和优化模型性能。
mmdet/apis/下没有evaluate.py文件
非常抱歉,我再次犯了一个错误。在mmdetection 2.x版本中,`evaluate.py`文件已经被移动到了`mmdet/core/evaluation/`目录下。下面是正确的修改步骤:
1. 在训练配置文件中找到`evaluation`部分,将`metric`的值改为`mAP`,并添加以下两行代码:
```
iou_thr=0.75
classwise=True
```
这样就可以输出map75和class-wise AP。
2. 若要输出map50,需要在`mmdet/core/evaluation/eval_hooks.py`文件中进行修改。打开`eval_hooks.py`文件,找到`results = _accumulate_results()`这一行代码,然后在该行代码之前添加以下代码:
```
iou_thr = 0.5
coco_eval = results['coco_eval']
coco_eval.params.iou_thr = iou_thr
```
修改后的代码如下:
```
results = _accumulate_results()
iou_thr = 0.5
coco_eval = results['coco_eval']
coco_eval.params.iou_thr = iou_thr
```
3. 运行训练脚本,训练完成后会在`work_dirs`目录下生成一个`latest.pth`文件和一个`latest.json`文件。`latest.json`文件就是训练结果的json文件,其中包含了map、map75、map50和class-wise AP的值。
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