官方教程：模型部署至 TorchServe — MMClassification 0.23.2 文档 mmcls 1. 转换 MMClassification 模型至 TorchServe python tools/deployment/mmcls2torchserve.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} \ --output-folder ${MODEL_STORE} \ --model-name ${MODEL_NAME} ${MODEL
为了更好地进行目标检测学习，了解下mmdet。 本次学习安装的mmdet版本为2.8.0， mmcv版本为1.3.17。 安装好后的测试代码实际上在官网的project中demo中，为image_demo中，这样才能进行弹窗显示。教程中的那种代码只要能不出现报错就说明安装成功了。
文章目录 前言1、构造一个简单的sampler2、BaseSampler类3、RandomSampler类3.1 sample方法3.2 _sample_pos方法3.2 _sample_neg方法 总结 前言 本篇是MMdet逐行解读第四篇，代码地址：mmdet/core/bbox/samplers/random_sampler.py。随机采样正负样本主要针对在训练过程中
经常遇到KeyError: "XXX: 'Model is not in the backbone registry的报错。因为只要引用了带有registry注解的文件，就会将其注册到mmdet中，一开始我以为mmdet不支持重复引用文件引发的重复注册。但测试了一下发现是支持的，究其原因是注册了不同文件下的同一个类。 我的场景是使用deve
mmdetection训练出现：IndexError: list index out of range 错误 仔细检查如下三个文件： mmdetection/mmdet/datasets/voc.py：中的CLASSED变量对应的类别是否正确 mmdetection/mmdet/core/evaluation/class_names.py：voc_classes()函数返回的类别是否正确 mmdetection/configs/_b
