【AI实战营第二期】第三次作业提交7班

[chg0901]

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. 更换balloon气球数据集：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 气球目标检测模型，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，
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

• 将预测结果保存到github仓库中，readme中呈现出来

• 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 准确率65 mAP
  

数据集：气球数据集

同时也欢迎各位选择更复杂的数据集进行训练，可能会有额外加分哟 如选用同济子豪兄的 十类饮料目标检测数据集Drink_284

[mm-assistant[bot]]

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

[xixihic]

作业链接：https://github.com/xixihic/openmmlabhomework/tree/master/MMdetection balloon的结果放于 balloon readme 中 饮料的结果放于 饮料 readme 中

[JeffDing]

作业使用了饮料数据集进行实验

作业notebook:

https://github.com/JeffDing/mmlabcamp/blob/main/第二期/Homework3.ipynb

https://nbviewer.org/github/JeffDing/mmlabcamp/blob/main/第二期/Homework3.ipynb

作业结果：https://github.com/JeffDing/mmlabcamp/blob/main/第二期/mmyolo/output/resized_image.jpg

[Jourllker]

用的是气球的数据： 链接

[chg0901]

作业链接：https://github.com/chg0901/openmmlab2-hong/tree/main/Assignment3

采用了【同济子豪兄的 十类饮料目标检测数据集Drink_284】中的MS COCO标注格式（已划分训练集和测试集）

其他详情及可视化，请查看readme.md

[CloudMonica]

选题：饮料目标检测 作业链接

[Caczhtus]

作业链接：作业目录

饮料目标检测，详见 README