前言：

{

? ? 知道要更新但沒想好寫什么，我就干脆在kaggle上寫了一篇公開的notebook[1]（我記得原來好像叫kernel），內容很簡單，就是根據segmentation標簽生成bbox。

}

?

正文：

{

? ? 主要內容在[1]。我做這個是因為我搞錯了。我本想試試之前我博客[2]提到的HRNet，而恰好mmdetection里也實現了HRNet，且這里還有許多其他高精度的模型也需要bbox。可是我沒注意到，mmdetection里的HRNet是針對目標檢測任務的，或者說是針對實例分割（Instance Segmentation）的，而我當前的任務是檢測缺陷[4]，或者說是語義分割（Semantic Segmentation）。

}

?

結語：

{

? ??kaggle確實是一個不錯的學習平臺，至少有許多準備好的數據和其他人的結果。通過這些結果，我能看清自己有幾斤幾兩。

? ? 參考資料：

? ? {

? ? ? ? [1]?https://www.kaggle.com/applefish/get-bboxes-from-segmentation-labels

? ? ? ? [2]?https://blog.csdn.net/fish_like_apple/article/details/100623183

? ? ? ? [3]?https://github.com/open-mmlab/mmdetection

? ? ? ? [4]?https://www.kaggle.com/c/severstal-steel-defect-detection/overview

? ? }

}

?