訓練とテスト¶ MMDetection は、モデル動物園に数百の事前学習済み検出モデルを提供しており、Pascal VOC、COCO、CityScapes、LVIS など、複数の標準データセットをサポートしています。このノートでは、これらの既存のモデルと標準データセットで一般的なタスクを実行する方法を示します。 設定について学ぶ 既存モデルによる推論 データセットの準備 標準データセットでの既存モデルのテスト 標準データセットでの定義済みモデルの訓練 カスタムデータセットでの訓練 カスタムモデルと標準データセットでの訓練 ファインチューニングモデル テスト結果の提出 重みの初期化 シングルステージ検出器をRPNとして使用 半教師あり物体検出 便利なツール¶ ログ分析 結果分析 複数のモデルからの結果の融合 可視化 エラー分析 モデル提供 モデルの複雑さ モデル変換 データセット変換 データセットダウンロード ベンチマーク その他 ハイパーパラメータ最適化 混同行列 COCO 分離型&遮蔽マスクメトリック 便利なフック 可視化 破損ベンチマーク モデル展開 MMDetection と Label-Studio を使用した半自動物体検出アノテーション MOT テスト時パラメータ検索 MOT エラーの可視化 データセットの閲覧 設定について学ぶ データセットの準備 推論 訓練とテストについて学ぶ 可視化について学ぶ