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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project version="4">
<component name="VcsDirectoryMappings">
<mapping directory="$PROJECT_DIR$" vcs="Git" />
<mapping directory="$PROJECT_DIR$/mmdetection" vcs="Git" />
</component>
</project>
\ No newline at end of file
......@@ -4,7 +4,7 @@ __versao__: 1.0.0
Scripts e patches para facilitar a utilização do mmdetection
### Instalação e dependências:
## Instalação e dependências:
Testado no Ubuntu 20.04 com python 3.7.7
Leia o arquivo install.sh para ver o que é preciso instalar
......@@ -13,48 +13,55 @@ Placa gráfica: GTX 1070
Driver nvidia: 450.66
### Preparação do mmdetection para novos dados
#
# - Inicialmente o software está preparado para um problema de contagem de ovos do
# Aedes Aegypt. Um problema de uma classe (egg) além do fundo.
# - Você deve abrir e buscar por "TROQUE AQUI" dentro dos arquivos
# que aparecem abaixo, depois de "gedit", se quiser usar novos dados
cd ./utils/
gedit class_names.py faster_rcnn_r50_fpn_1x_voc0712.py voc.py
### Usando outra arquitetura
#
# - Troque o nome do arquivo de configuração da arquitetura (sem o .py) no arquivo arquitetura.txt
# - Opções disponíveis até agora (ajuste outros arquivos disponíveis em mmdetection/configs para
# outras arquiteturas)
# * faster_rcnn_r50_fpn_1x_voc0712
# * retinanet_r50_fpn_1x_voc0712
cd ./run
gedit arquitetura.txt
### Exemplo de uso:
#
# - Use o labelImg para anotar as imagens no formato pascalVOC
# - As imagens e os arquivos de anotação xml devem estar todos juntos em ./data/all/
# - Altere o arquivo ./utils/geraPascalVOC.sh se quiser usar um valor diferente
# de 0.8 (80%) para "treinamento+validação" (e portanto, 20% para teste)
#
# Rode o treinamento
$ cd ../run
$ ./treina.sh
# Rode o teste
$ cd ../run
$ ./testa.sh
# Detecta os objetos em uma imagem
$ cd ../run
$ ./detecta.sh caminho_para_arquivo_da_imagem
# Detecta os objetos em todas as imagens da pasta ./mmdetection/data/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/
# Feche a janela da imagem para ver a próxima
cd ../run
./detectaTodas.sh
## Preparação do mmdetection para novos dados
- Inicialmente o software está preparado para um problema de contagem de ovos do Aedes Aegypt. Um problema de uma classe (egg) além do fundo.
- Você deve abrir e buscar por "TROQUE AQUI" dentro dos arquivos que aparecem abaixo, depois de "gedit", se quiser usar novos dados
`cd ./utils/`
`gedit class_names.py faster_rcnn_r50_fpn_1x_voc0712.py voc.py`
## Usando outra arquitetura
- Troque o nome do arquivo de configuração da arquitetura (sem o .py) no arquivo arquitetura.txt
- Opções disponíveis até agora (ajuste outros arquivos disponíveis em mmdetection/configs para
outras arquiteturas)
* faster_rcnn_r50_fpn_1x_voc0712
* retinanet_r50_fpn_1x_voc0712
`cd ./run`
`gedit arquitetura.txt`
## Exemplo de uso:
- Use o labelImg para anotar as imagens no formato pascalVOC
- As imagens e os arquivos de anotação xml devem estar todos juntos em ./data/all/
- Altere o arquivo ./utils/geraPascalVOC.sh se quiser usar um valor diferente
de 0.8 (80%) para "treinamento+validação" (e portanto, 20% para teste)
### Rode o treinamento
`$ cd ../run`
`$ ./treina.sh`
### Rode o teste
`$ cd ../run`
`$ ./testa.sh`
### Detecta os objetos em uma imagem
`$ cd ../run`
`$ ./detecta.sh caminho_para_arquivo_da_imagem`
### Detecta os objetos em todas as imagens da pasta ./mmdetection/data/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/
Feche a janela da imagem para ver a próxima
`cd ../run`
`./detectaTodas.sh`
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