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如何用SimpleDet完成目標(biāo)檢測與物體識別？

2020-11-05 08:57

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

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(zhǔn)測試

1．1對SimpleDet進行基準(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