搞定系列:DETR训练自己的目标检测数据集ubuntu版

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共13节 1387人在学 课程详情
  • 课程导论
  • ubuntu上显卡驱动安装
  • ubuntu上cuda+cudnn安装
  • ubuntu上anaconda3安装
  • DETR框架简要介绍
  • 安装DETR环境
  • labelImg安装
  • labelImg简单使用
  • VOC与COCO数据集格式介绍
  • 将VOC数据集转换为COCO数据集
  • 数据集格式转换脚本代码解读
  • 准备自己的目标检测数据集
  • 修改目标检测训练的配置参数并训练
  • 测试自己的目标检测模型
  • 本课程最后总结

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    课时介绍

    介绍如何准备适合detr训练的数据集格式

    课程介绍

           本课程主要以ubuntu为环境基础,为大家讲解如何在ubuntu上训练自己的DETR目标检测数据集模型,主要包括ubuntu上显卡驱动安装,cuda+cudnn安装,anaconda3安装,labelImg安装,DETR环境安装。

            本课程主要以实践为基础,理论问辅。注重讲解DETR目标检测训练的流程以及如何测试自己训练好的模型,并提供了预测类的代码和转换数据集的代码,使得同学们在本课中可以提高获得训练模型效率和训练周期。

            学习本课程需要大家准备好一个Ubuntu18.04系统环境,如果其他版本ubuntu系统也可以,然后就是需要环境是带有英伟达显卡,不建议使用虚拟机训练自己模型。

            请注意,本课程是对DETR进行目标检测训练流程讲解,不对DETR分割模型训练进行讲解。如果您需要分割模型则不适宜学习本课程。

     

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