Detectron: 커스텀 데이터 세트를 학습시키는 방법.

에 만든 2018년 01월 25일 · 5코멘트 · 출처: facebookresearch/Detectron

안녕하세요! 먼저, 당신의 훌륭한 작품에 감사드립니다.
지시에 따라 COCO 데이터 세트로 RetinaNet 교육을 마칩니다.
RetinaNet 또는 다른 기준 모델을 사용하여 자체 데이터 세트를 훈련하고 싶습니다.

내부 코드 구조를 살펴보고 모든 모델 구성이 * .yaml 파일에 정의되어 있고 train_net.py가 * .yaml 파일을 읽고 COCO 주석 디렉토리의 .jason 파일에서 데이터베이스를 구성한다는 것을 알아 냈습니다.

내 자신의 데이터 세트를 훈련 시키려면 COCO 주석과 유사한 .json 파일을 생성하는 것이 유일한 방법입니까?

question

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nonstop1962

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@ nonstop1962 : 예, 권장되는 방법은 데이터 세트를 COCO json 주석 형식으로 변환하는 것입니다. 경계 상자의 경우 일반적으로 100 줄 미만의 Python으로 수행 할 수 있습니다. 물론 사용자 지정 형식을 지원하기 위해 Detectron 코드를 임의로 수정할 수 있지만, 이는 아마도 더 어렵고 누락 된 코너 케이스로 인해 문제가 발생하기 더 쉽습니다.

rbgirshick 에 2018년 01월 25일

👍8 😄1

모든 5 댓글

rbgirshick 에 2018년 01월 25일

👍8 😄1

답변 주셔서 감사합니다!

nonstop1962 에 2018년 01월 25일

@rbgirshick 감사합니다!

좋아, T-Shirt를 분할하고 싶다면 트레이닝 데이터 셋을 얻을 수 있습니까?
예를 들어, JSON은 COCO API를 사용합니다.

이 플랫폼은 세분화가 가능하다고 생각합니다.
확인??

감사합니다 ~!

oryondark 에 2018년 09월 19일

안녕하세요,
필요한 사람들을 위해 다음은 xml pascal voc 주석을 coco json 형식으로 변환하는 스크립트입니다. https://github.com/gamcoh/Object-Detection-Tools/blob/master/pascal_voc_xml2coco_json.py

gamcoh 에 2019년 03월 20일

👍2

kelsly 님, 감사합니다.

oryondark 에 2019년 03월 21일

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