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【AI实战营第二期】第三次作业提交9班

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作业:基于 RTMDet 的气球检测

背景:熟悉目标检测和 MMDetection 常用自定义流程。

任务

  1. 基于提供的 notebook,将 cat 数据集换成气球数据集

  2. 按照视频中 notebook 步骤,可视化数据集和标签

  3. 使用MMDetection算法库,训练 RTMDet 气球目标检测算法,可以适当调参,提交测试集评估指标

  4. 用网上下载的任意包括气球的图片进行预测,将预测结果发到群里

  5. 按照视频中 notebook 步骤,对 demo 图片进行特征图可视化和 Box AM 可视化,将结果发到群里

  6. 需提交的测试集评估指标(不能低于baseline指标的50%)

  • 目标检测 RTMDet-tiny 模型性能不能 65 mAP

数据集

气球数据集可以直接下载 https://download.openmmlab.com/mmyolo/data/balloon_dataset.zip

同时也欢迎各位选择更复杂的数据集进行训练,可以选用一下 10 类的饮料数据集

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