「MMDetectionを使用して物体検出モデルのトレーニング方法を学びましょう」

Learn how to train object detection models using MMDetection.

MMDetection 3.1、CVAT、およびTensorBoardを使用した最先端のAIモデルのトレーニング手順のチュートリアル

ニューラルネットワークのトレーニングを行いたい場合、一般的なディープラーニングライブラリであるTensorFlowまたはPyTorchを使用することができます。

ただし、これらの日では、これらの2つの上に構築された多くのフレームワークがあり、トレーニングプロセスをより使いやすくするものもあります。

自分のデータセットで最先端のモデルをトレーニングしたいが、基礎的な詳細にあまり気を使いたくない場合、これらのフレームワークのいずれかがより適しているかもしれません。

MMDetectionは、オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、およびパノプティックセグメンテーションのタスクに対応したPyTorchベースの使いやすいツールボックスです。

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GitHubで現在25.3Kのスターを持ち、OpenMMLabによって作成されました。OpenMMLabは現在、48の異なるコンピュータビジョンタスクのための16のリポジトリと2404の異なるAIモデルを持っています[1]。ちなみに、OpenMMLabにはVoAGIのアカウントもあります。

このステップバイステップのチュートリアルでは、MMDetectionを使用してコンピュータビジョンモデルの完全なトレーニングパイプラインをカバーします。

新しくリリースされたMMDetectionバージョン3.1を使用して、Faster R-CNNアーキテクチャに基づくオブジェクト検出モデルをトレーニングします。トレーニングデータとして、CVATで注釈付けされたカスタムデータセットを使用します。トレーニングプロセスを監視するために、TensorBoardも使用します。

このチュートリアルでは以下のアウトラインがカバーされます:

1. MMDetectionのセットアップ
2. CVATで画像に注釈付けする
3. MMdetectionの設定をカスタマイズする
4. MMDetectionを構築して実行する
5. TensorBoardでトレーニングプロセスを監視する
6. 結論

それでは、始めましょう！

MMDetectionのセットアップ

MMDetectionを実行するために、独自のDockerイメージをビルドし、トレーニングプロセスを開始するためにコンテナを実行します。

このチュートリアルでは、次のファイル構造を使用します:

mmdet/├── data/│   ├── test/│   │   ├── annotations/│   │   └──…

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!