中文解读资源汇总
本文汇总了 MMYOLO 或相关的 OpenMMLab 解读的部分文章(更多文章和视频见 OpenMMLabCourse ),如果您有推荐的文章(不一定是 OpenMMLab 发布的文章,可以是自己写的文章),非常欢迎提 Pull Request 添加到这里。
MMYOLO 解读文章和资源
脚本命令速查表
你可以点击链接,下载高清版 PDF 文件。
文章
- 社区协作,简洁易用,快来开箱新一代 YOLO 系列开源库
- MMYOLO 社区倾情贡献,RTMDet 原理社区开发者解读来啦!
- MMYOLO 自定义数据集从标注到部署保姆级教程
- 满足一切需求的 MMYOLO 可视化:测试过程可视化
- MMYOLO 想你所想: 训练过程可视化
- YOLOv8 深度详解!一文看懂,快速上手
- 玩转 MMYOLO 基础类第一期: 配置文件太复杂?继承用法看不懂?配置全解读来了
- 玩转 MMYOLO 工具类第一期: 特征图可视化
- 玩转 MMYOLO 实用类第一期:源码阅读和调试「必备」技巧文档
- 玩转 MMYOLO 基础类第二期:工程文件结构简析
- 玩转 MMYOLO 实用类第二期:10分钟换遍主干网络文档
视频
工具类
内容 | 视频 | 课程中的代码/文档 | |
---|---|---|---|
第1讲 | 特征图可视化 | 特征图可视化文档 特征图可视化.ipynb |
|
第2讲 | 基于 sahi 的大图推理 | 10分钟轻松掌握大图推理.ipynb |
基础类
内容 | 视频 | 课程中的代码/文档 | |
---|---|---|---|
第1讲 | 配置全解读 | 配置全解读文档 | |
第2讲 | 工程文件结构简析 | 工程文件结构简析文档 |
实用类
内容 | 视频 | 课程中的代码/文档 | |
---|---|---|---|
第1讲 | 源码阅读和调试「必备」技巧 | 源码阅读和调试「必备」技巧文档 | |
第2讲 | 10分钟换遍主干网络 | 10分钟换遍主干网络文档 10分钟换遍主干网络.ipynb |
|
第3讲 | 自定义数据集从标注到部署保姆级教程 | 自定义数据集从标注到部署保姆级教程 | |
第4讲 | 顶会第一步 · 模块自定义 | 顶会第一步·模块自定义.ipynb |
源码解读类
演示类
MMDetection 解读文章和资源
文章
- MMDetection 3.0:目标检测新基准与前沿
- 目标检测、实例分割、旋转框样样精通!详解高性能检测算法 RTMDet
- MMDetection 支持数据增强神器 Simple Copy Paste 全过程
知乎问答和资源
- 深度学习科研,如何高效进行代码和实验管理?
- 深度学习方面的科研工作中的实验代码有什么规范和写作技巧?如何妥善管理实验数据?
- COCO 数据集上 1x 模式下为什么不采用多尺度训练?
- MMDetection 中 SOTA 论文源码中将训练过程中 BN 层的 eval 打开?
- 基于 PyTorch 的 MMDetection 中训练的随机性来自何处?
MMEngine 解读文章和资源
MMCV 解读文章和资源
PyTorch 解读文章和资源
- PyTorch1.11 亮点一览:TorchData、functorch、DDP 静态图
- PyTorch1.12 亮点一览:DataPipe + TorchArrow 新的数据加载与处理范式
- PyTorch 源码解读之 nn.Module:核心网络模块接口详解
- PyTorch 源码解读之 torch.autograd:梯度计算详解
- PyTorch 源码解读之 torch.utils.data:解析数据处理全流程
- PyTorch 源码解读之 torch.optim:优化算法接口详解
- PyTorch 源码解读之 DP & DDP:模型并行和分布式训练解析
- PyTorch 源码解读之 BN & SyncBN:BN 与 多卡同步 BN 详解
- PyTorch 源码解读之 torch.cuda.amp: 自动混合精度详解
- PyTorch 源码解读之 cpp_extension:揭秘 C++/CUDA 算子实现和调用全流程
- PyTorch 源码解读之即时编译篇
- PyTorch 源码解读之分布式训练了解一下?
- PyTorch 源码解读之 torch.serialization & torch.hub