提供两支轻量级Python脚本，替代原MATLAB版SUN RGB-D数据集预处理流程，专为mmdetection3d框架优化。extract_split.py负责按官方划分生成train/val/test子集的图像与深度图路径索引；extract_data_v2.py解析原始.mat标注文件，提取2D边界框、3D朝向、类别ID、实例分割掩码等结构化信息，并统一转为COCO-style JSON格式，直接兼容mmdetection3d的数据加载器。所有脚本不依赖MATLAB环境，仅需Python 3.7+、scipy、numpy、Pillow等基础库，支持Linux/macOS/Windows平台运行。目录中scripts文件夹预留扩展位，可用于后续添加数据增强、可视化或格式转换工具。使用前建议确认SUN RGB-D原始数据已按标准目录结构解压，脚本内含清晰注释与路径配置说明，可快速对接自定义训练流程。

# 基于Python和mmdetection的自定义数据集训练模型 ## 项目简介 本项目展示了如何使用Python和mmdetection框架进行自定义数据集的模型训练。mmdetection是一个基于PyTorch的开源目标检测工具箱，支持多种检测算法和预训练模型。项目的主要目标是使用mmdetection框架，将LabelMe格式的标注文件转换为COCO格式，并利用转换后的数据集进行模型训练。 ## 项目的主要特性和功能 1. 数据转换: 使用labelme2coco.py脚本将LabelMe格式的标注文件转换为COCO格式的标注文件，以便进行模型训练。 2. 图片预处理: 使用resize.py脚本批量调整图片大小，以匹配模型输入的要求。 3. 模型训练: 使用mmdetection框架提供的工具和配置文件，对自定义数据集进行模型训练。 4. 结果可视化: 通过分析训练过程中的日志，绘制准确率和损失值的折线图，以及利用训练好的模型进行图像检测。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/55b326f106a2 (最新版、最全版本)可见光/红外光双模态目标检测: C2Former在MMDetection（Cascade-RCNN）上的实现 在人工智能与计算机视觉领域，目标检测一直是一个研究热点。随着技术的进步，双模态目标检测由于其在多种条件下的良好表现，越来越受到研究者们的重视。双模态目标检测通常涉及到不同类型的传感器数据，比如可见光和红外光图像的融合。这种方法能够弥补单一模态的不足，提供更为准确和鲁棒的目标检测结果。 本篇文档的主题是“可见光/红外光双模态目标检测：C2Former在MMDetection（Cascade-RCNN）上的实现”，从标题可以看出，该文档关注的是一个特定的算法C2Former在流行的开源目标检测框架MMDetection上，基于Cascade-RCNN架构的应用。MMDetection是一个由商汤科技等团队共同开发的深度学习目标检测框架，它支持多种目标检测算法，并且易于扩展。而Cascade-RCNN是单阶段目标检测网络的增强版，通过构建级联的RPN网络和检测头，来提高检测的准确性和召回率。 C2Former算法可能是一种结合了深度学习和双模态信息处理的新方法，它的引入可能会进一步增强目标检测系统对不同类型输入图像的适应性和性能。文档中提到的“可见光/红外光双模态目标检测”是指利用可见光图像和红外图像两种不同波段的图像数据进行目标检测。可见光图像容易受到光照条件的影响，而红外图像不受光照条件限制，因此两者结合可以在各种复杂环境中提供更为稳定的目标检测性能。 在本篇文档中，详细介绍了如何将C2Former算法实现于MMDetection框架中，并特别针对Cascade-RCNN架构进行了优化。这种结合能够充分利用MMDetection的强大功能和扩展性，同时借助C2Former的创新点，对双模态数据进行更有效的融合与处理。 文档还提供了一个资源下载链接，指引有兴趣的研究人员或开发者下载最新的完整版本源码。通过这种方式，研究者可以复现相关的研究成果，进一步验证C2Former在实际应用中的有效性，并进行更深入的研究和改进。 从文件名称列表中，我们可以看出文档的命名非常直观，明确指出了“可见光红外光双模态目标检测:C2Former在MMDetection（Cascade-RCNN）上的实现”，这不仅反映了文档的主要内容，也方便了文件的管理和检索。文档可能是以文本形式对相关算法实现过程进行了详细的说明，方便读者理解和学习。 这篇文档对于目标检测领域尤其是双模态目标检测的研究具有重要参考价值。它不仅展示了如何在现有的成熟框架中集成新的算法，也为双模态目标检测的研究提供了新的思路和方法。通过该文档的指导，研究者们能够快速上手并参与到相关技术的研究与应用开发中。

mmdetection3增加12种注意力机制，包括：CBAM、BAM、SEAttention、ECAAttention 、ShuffleAttention 、SGE 、A2Atttention 、PolarizedSelfAttention、CoTAttention、TripletAttention、CoordAttention、ParNetAttention

通过修改，目前只需要建个mmdetection环境就可以跑，资源中附带教程。

批量推理mask

mmdet商汤深度学习框架

文件用于mmdetection3d的SUN RGB-D数据集预处理程序，原始处理程序为matlab版，这里替换成了Python版本。文件包含了数据集分割和标注数据提取两个python脚本文件。具体使用方法请参考本人即将更新的博客：https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/128086017。

https://github.com/hysts/anime-face-detector

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