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Trabajo con Detectron para la segmentación panóptica. Me gustaría cambiar los valores de los metadatos por los valores que he elegido. En particular, me gustaría reemplazar un diccionario por otro que he creado. Sin embargo, obtuve un error: AssertionError: El atributo ‘stuff_dataset_id_to_contiguous_id’ en los metadatos de ‘coco_2017_train_panoptic_separated’ no se puede . . . Read more
En el archivo balloon.py en las muestras de Detectron2, obtengo un KeyError de ‘regions’ cada vez que ejecuto el balloon.py en mi conjunto de datos personalizado. Supuse que algo estaba mal con el archivo json en la carpeta de entrenamiento, así que primero utilicé el último VIA 3 y luego . . . Read more
Quería cargar y representar imágenes con máscaras en detectron2. Pero durante la carga, me arroja un error como este: “` 6 for s in random.sample(dataset_custom, n): 7 img = cv2.imread(s[‘file_name’]) —-> 8 v = Visualizer(img[:,:,::-1], metadata=dataset_custom_metadata, scale=0.5) 9 v = v.draw_dataset_dict(s) 10 #plt.figure(figsize = (15, 20)) TypeError: el objeto ‘NoneType’ . . . Read more
Motivación Tengo un modelo base Mask R-CNN en detectron2 que es lo suficientemente bueno como para predecir con precisión algunos límites de objetos. Me gustaría convertir estos límites predichos en polígonos COCO para etiquetar el próximo conjunto de datos (etiquetado supervisado). Para hacer esto, necesito ejecutar inferencias en un conjunto . . . Read more
Estoy intentando entrenar Detectron2 en un conjunto de datos personalizado que anoté con coco-annotator. Después de entrenar, quería predecir Instancias de mi imagen, pero no obtengo ninguna mostrada. Entrenamiento: from detectron2.engine import DefaultTrainer cfg = get_cfg() cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file(“COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml”)) cfg.DATASETS.TRAIN = (“TrashTron_train”,) cfg.DATASETS.TEST = (“TrashTron_val”,) cfg.DATALOADER.NUM_WORKERS = 2 cfg.MODEL.WEIGHTS = model_zoo.get_checkpoint_url(“COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml”) # . . . Read more