基于detectron2的centermask2的加载权重检测问题、数据集检测classname等模型配置信息的加载,训练过程以及检测文件说明
基于detectron2的centermask2的加载权重检测问题、数据集检测classname等模型配置信息的加载,训练过程以及检测文件说明
一般流程
- 根据配置文件生成模型，使用训练权重的模型配置模型、否则会出现模型和权重不符问题：例如权重是3个类别的，模型是80个类别就会导致此类问题。
- 加载已经训练好的权重
- 进行检测
模型配置信息加载，calssname等信息
通过train或者test注册的数据集信息加载这些信息进框架。
最后效果文件以及流程文件
最后效果文件以及流程文件
训练使用文件：testtraindemo下的custom_train_template.py进行train和eval评估；
检测以及掩膜图整理文件：demo文件夹下的demo.py
