mm検出学習記録

1. モデルのトレーニング コードを呼び出します。

python tools/train.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco.py

train.py の後に呼び出したいモデルのパスを続けます

2. トレーニング後の損失結果を表示する

python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco/20220316_183705.log.json --keys loss_cls loss_bbox --out result

トレーニング後に保存されたjsonファイルが続くplot_curve

キーの後にプロットしたい損失キーワードが続きます

out の後には出力ファイルの名前が入ります