mmdet3d预训练模型

mmdetection yolox-s TensorRT模型2060/2060s显卡可用

mmcv_full-1.5.3-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64

mmdetection3d示例程序中预训练模型，用于测试和验证mmdetection3d是否安装成功，预训练模型为SECOND网络模型，数据集为KITTI数据集，模型名称为：hv_second_secfpn_6x8_80e_kitti-3d-car_20200620_230238-393f000c.pth。mmdetection3d详细的安装和测试验证过程请参考CSDN博客：https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/123477237。

本文会介绍如何在MMDetection中从头开始搭建一套属于自己的算法。作者会从宏观的角度重新梳理一下MMDetection的使用方法以及流程原理，

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MMDetection是商汤和港中文大学针对目标检测任务推出的一个开源项目，它基于Pytorch实现了大量的目标检测算法，把数据集构建、模型搭建、训练策略等过程都封装成了一个个模块，通过模块调用的方式，我们能够以很少的代码量实现一个新算法，大大提高了代码复用率。 GitHub链接：https://github.com/open-mmlab/mmdetection。 Gitee链接：https://gitee.com/open-mmlab/mmdetection。 主分支代码目前支持 PyTorch 1.5 以上的版本。主要特性： 模块化设计 MMDetection 将检测框架解耦成不同的模块组件，通过组合不同的模块组件，用户可以便捷地构建自定义的检测模型 丰富的即插即用的算法和模型 MMDetection 支持了众多主流的和最新的检测算法，例如 Faster R-CNN，Mask R-CNN，RetinaNet 等。 速度快 基本的框和 mask 操作都实现了 GPU 版本，训练速度比其他代码库更快或者相当，包括 Detectron2, maskrcnn-benchm

《LabelStudio + MMDetection 实现目标分割预标注》的项目代码

最小检测 mmdetection的迷你版本，主要包括一阶段目标检测器，结构和mmdetection完全一致，系统通过从头集成整个框架来熟悉所有细节 0蓝图 本仓库属于长期项目，计划分为n个阶段，每个阶段做啥事情我已经有打算了，目前还处于第一阶段：解读mmdet已经复现的算法。这个阶段主要是对mmdet已经复现的代码进行深度分析，每个算法都会有配套的详细论文和代码实现解释（后续会增加视频解读和汇总版解读文档）。故如果大家早先阶段想利用本框架进行重新训练，最好还是直接用mmdet官方代码库，在后续阶段会过渡训练逻辑代码，另外对比实验等等操作，请各位朋友不要着急！ 1为何而生 很多人可能有疑问：mmdetection那么好用，你为啥要自己又写一遍呢？没事干？其实不然，基于我目前的理解，出于以下几个原因： 学习目的mmdetection无疑是非常优异的目标检测框架，但是其整个框架代码其实非常多。我

MMDet到张量 该项目旨在将mmdetection模型转换为tensorrt模型end2end。现在专注于对象检测。面膜的支持是实验性的。 支持： fp16 int8（实验） 批量输入 动态输入形状 不同模块的组合 深度支持 欢迎提供任何建议，错误报告和建议。 执照 该项目是根据。 要求 mmdet> = 2.3.0 重要的！ 设置环境变量（在〜/ .bashrc中）： export AMIRSTAN_LIBRARY_PATH= ${amirstan_plugin_root} /build/lib 安装 主持人 git clone https://github.com/grimoire/mmdetection-to-tensorrt.git cd mmdetection-to-tensorrt python setup.py develop 码头工人 构建docker镜像（注意Te