detectron2 の履歴(No.6)

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• detectron2 へ行く。
  • 1 (2023-05-15 (月) 18:49:10)
  • 2 (2023-05-15 (月) 19:42:43)
  • 3 (2023-05-16 (火) 10:11:52)
  • 4 (2023-06-03 (土) 12:56:20)
  • 5 (2023-06-03 (土) 14:07:52)
  • 6 (2023-06-06 (火) 11:29:42)
  • 7 (2023-06-11 (日) 16:14:48)
  • 8 (2023-09-28 (木) 14:51:47)
  • 9 (2023-10-10 (火) 20:04:45)
  • 10 (2023-10-12 (木) 19:43:09)
  • 11 (2023-10-21 (土) 09:17:58)
  • 12 (2023-10-29 (日) 15:36:45)
  • 13 (2023-11-09 (木) 17:53:53)
  • 14 (2023-11-13 (月) 13:53:56)
  • 15 (2023-12-13 (水) 17:11:28)
  • 16 (2023-12-17 (日) 11:36:46)
  • 17 (2024-01-09 (火) 10:24:22)

とりあえずMask R-CNNは動いた．demoフォルダにあるdemo.pyを使用する．
そしてModel Zooがいい。
設定ファイル（yaml形式）たちはconfigsにある。

• python demo.py --config-file ../configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml --video-input /mnt/c/Users/survey/Documents/GitHub/detectron2_wkk/demo/GX070226s.mp4 --output /mnt/c/Users/survey/Documents/GitHub/detectron2_wkk/demo/outputs2.mp4 --opts MODEL.WEIGHTS detectron2://COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x/137849600/model_final_f10217.pkl
  

Cityscapes (Mask R-CNN)

• python demo.py --config-file ../configs/Cityscapes/mask_rcnn_R_50_FPN.yaml --video-input /mnt/c/Users/survey/Documents/GitHub/detectron2_wkk/video_nakatsugawa.mp4 --output /mnt/c/Users/survey/Documents/GitHub/detectron2_wkk/demo/nakatsu_cityscape_outputs.mp4 --opts MODEL.WEIGHTS detectron2://COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x/137849600/model_final_f10217.pkl
  

• python tools/train_net.py --eval-only --config-file configs/Cityscapes/mask_rcnn_R_50_FPN.yaml MODEL.WEIGHTS https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/Cityscapes/mask_rcnn_R_50_FPN/142423278/model_final_af9cf5.pkl
  

Faster R-CNNを動かしたいが，情報が少ない．．

• python demo.py --config-file ../configs/COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml --video-input /mnt/c/Users/survey/Documents/GitHub/detectron2_wkk/demo/video_nakatsugawa.mp4 --output /mnt/c/Users/survey/Documents/GitHub/detectron2_wkk/demo/video_nakatsugawa_output.mp4 --opts MODEL.WEIGHTS detectron2://COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x/137849458/model_final_280758.pkl

転移学習:tools/train_net.pyを使えばいいみたい．詳細は転移学習-cityscapes, cityscapesscripts, Mask R-CNN, Detectron2

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