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如何用SimpleDet完成目標(biāo)檢測與物體識別？

引言

SimpleDet是一套簡單通用的目標(biāo)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(diǎn)

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(kuò)展的分布式訓(xùn)練全面涵蓋了最先進(jìn)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(dòng)BN融合，soft NMS，多尺度訓(xùn)練／測試模塊化設(shè)計(jì)，無需編碼即可探索新的實(shí)驗(yàn)設(shè)置廣泛的文檔，包括帶注釋的配置、Fintuning指南。

目 錄

1．基準(zhǔn)測試

     1．1對SimpleDet進(jìn)行基準(zhǔn)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．?dāng)?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(dòng)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(jì)劃

每周兩篇，歡迎持續(xù)關(guān)注，一起進(jìn)步。

☆ END ☆

聲明： 本文由入駐維科號的作者撰寫，觀點(diǎn)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(bào)。

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