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如何用SimpleDet完成目標檢測與物體識別?

引言

SimpleDet是一套簡單通用的目標檢測與物體識別的框架。整套框架基于MXNet的原生API完成。

主要特點

FP16訓(xùn)練可節(jié)省內(nèi)存并加速2.5倍開箱即用的高度可擴展的分布式訓(xùn)練全面涵蓋了最先進的模型,包括FasterRCNN, MaskRCNN, CascadeRCNN, RetinaNet, DCNv1/v2, TridentNet, NASFPN , EfficientNet, 和 Kownledge Distillation。廣泛的功能集,包括大批次BN,同步損失,自動BN融合,soft NMS,多尺度訓(xùn)練/測試模塊化設(shè)計,無需編碼即可探索新的實驗設(shè)置廣泛的文檔,包括帶注釋的配置、Fintuning指南。

目 錄

1.基準測試

     1.1對SimpleDet進行基準測試,給出測試平臺和測試結(jié)果。

2.構(gòu)建wheel包

    2.1介紹將自定義mxnet打包為用于本地安裝的python wheel的過程。

3.數(shù)據(jù)集

     3.1介紹了從COCO格式,VOC格式或JSON格式創(chuàng)建roidb的過程。

4.分布式訓(xùn)練

     4.1提供啟動具有Singularity包的分布式訓(xùn)練的指南

5.微調(diào)

     5.1本文檔介紹了為你的自定義數(shù)據(jù)集啟用現(xiàn)有模型的過程。

6.框架概述

     6.1概述檢測器及組件

7.安裝

     7.1介紹安裝過程

8.tensorboard

      8.1設(shè)置tensorboard以及在shell發(fā)布

更新計劃

每周兩篇,歡迎持續(xù)關(guān)注,一起進步。

☆ END ☆

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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