安装YOLACT++及测试

bai666ai 2023-01-13 00:38:19

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san3lau 2023-12-13

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请问编译DCNv2的时候报错RuntimeError: Error compiling objects for extension怎么修改，换了好几个DCNv2的版本都不行哦

实例分割YOLACT/YOLACT++环境配置简介环境配置图片评估升级YOLACT++ 简介 YOLACT是ICCV2019接收的实时实例分割论文，近期该文作者又对此进行了拓展提出了YOLACT++，其resnet50模型在Titan Xp上的运行速度达到33.5fps，在COCO的test-dev数据集上达到34.1mAp，并开源了代码 YOLACT：https://arxiv.org/abs/1904.02689. YOLACT++：https://arxiv.org/abs/1912.06218

目录0.前言1.整个流程2.具体过程2.1 下载Github上的项目2.2 使用labelme打标签2.2.1 安装labelme2.2.2 如何标注2.3 制作COCO格式的数据集2.4 改data/config.py文件2.5 开始训练2.6 检测模型3.总结 0.前言最近需要做一个实力分割的任务，接触到了yolact++。也是刚开始学习，只会用不知道内部啥原理，等需要的时候再去看吧。先说点儿不相关但比较重要的：计算机视觉中有几大任务（有说四大的有说五大的，但其实大类就那么几种），图片分类、目标检测

Anaconda3安装可以参考Deeplabv3+ 环境配置-Anaconda3 + Pytorch1.8 + Cuda10.1 + opencv3.2.0 环境配置首先为pytorch创建一个anaconda虚拟环境，环境名字可自己确定，这里使用 yolact++ 作为环境名： $ conda create -n yolact++ python==3.8 安装成功后激活yolact++环境 $ source activate $ conda activate yolact++ 在所创建的环

新人小白，学习深度学习实例分割，通过各种资料拼凑行得通的yolact/yolact++环境配置，记录以便后续使用，如有错误，请指正！

opencv开启摄像头进行实时的实例分割, 微调coco数据集进行人体分割模型训练

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