【AI实战营第二期】第三次作业提交11班

[GZL11]

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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：

基于提供的 notebook，将 cat 数据集换成气球数据集  
按照视频中 notebook 步骤，可视化数据集和标签  
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  
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   
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  
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。
https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset/tree/main/%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%A3%80%E6%B5%8B/%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%A3%80%E6%B5%8B%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86

[mm-assistant[bot]]

We recommend using English or English & Chinese for issues so that we could have broader discussion.

[xiaohui82]

https://github.com/xiaohui82/mmdetection

[DrZhang1208]

https://github.com/DrZhang1208/MMDectation

[guwuyue]

https://github.com/guwuyue/OpenMMLabCamp/blob/master/MMDetection-README.md https://github.com/guwuyue/OpenMMLabCamp

[Gxhappiness]

https://github.com/Gxhappiness/drink10_detection_RTMDet

[skyeKing]

https://github.com/skyeKing/OpenMMLabCampHomework/tree/main/mmdet

[Adonis2018]

https://github.com/Adonis2018/mmlabwork/blob/main/mmdetection%E7%BB%83%E4%B9%A0.ipynb