[CENTOS] Essayez d'implémenter yolact

mini_2boxes.png

environnement

installer

git clone https://github.com/dbolya/yolact.git
cd yolact
pip install opencv-python pillow==6.2.1 pycocotools matplotlib
pip install cython
pip install torch==1.2.0 torchvision==0.4.0    # CUDA10.Stable à 0

Compilez DCNv2 lors de l'utilisation de yolact ++

cd external/DCNv2
python setup.py develop

Inférence avec le modèle entraîné

  1. Téléchargez le modèle entraîné https://drive.google.com/file/d/15id0Qq5eqRbkD-N3ZjDZXdCvRyIaHpFB/view?usp=sharing
  2. Effectuer une inférence

Apprenez avec des données originales

  1. Préparez le jeu de données au format coco (image + JSON)
  2. Téléchargez le modèle de pré-apprentissage
  1. Modifiez le fichier de configuration (2 emplacements) Remplissez d'abord la définition de la base de données,

        test_dataset = dataset_base.copy({
            'name': 'Test Dataset',
    
            'train_images': 'path_to_training_images',
            'train_info':   'path_to_training_annotation',
    
            'valid_images': 'path_to_validation_images',
            'valid_info':   'path_to_validation_annotation',
    
            'has_gt': True,
            'class_names': ('my_class_id_1', 'my_class_id_2', 'my_class_id_3', ...)
        })
    

Puis changez le fichier de configuration par défaut et quittez.

```py:data/config.py
    yolact_base_config = coco_base_config.copy({
        'name': 'yolact_base',

        # Dataset stuff
        # 'dataset': coco2017_dataset,    # default
        'dataset': test_dataset,    # Original Dataset

        # 'num_classes': len(coco2017_dataset.class_names) + 1,
        'num_classes': len(test_dataset.class_names) + 1,
    })
```
  1. Apprentissage
  1. Évaluation de la précision du modèle

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