classDefaultTrainer(SimpleTrainer):model=self.build_model(cfg)------->##/detectron2/engine/defaults.py defbuild_model(cls,cfg):model=build_model(cfg)---------->##detectron2/modeling/meta_arch/build.py defbuild_
构建模型: 使用 build_model 构建模型并加载权重。 打开摄像头或视频流: 使用 cv2.VideoCapture(0) 打开默认摄像头,或者传入视频文件路径。 实时预测: 在循环中不断读取帧并进行预测。 绘制边界框和掩码: 使用 Visualizer 将预测结果绘制到图像上。 显示结果图像: 使用 cv2.imshow() 显示处理后的图像。 检查按键...
2.1Registry机制与build_model Trainer中初始化模型调用的接口是build_model函数,通过modeling/__init__.py可以知道它是在modeling/meta_arch/build.py中定义的。但是在阅读build.py的过程中,我们发现它使用了一个叫做Registry的东西——那么什么是Registry呢? Registry机制来自于FaceBook计算机视觉研究组的常用函数库fvcor...
在detectron2模型(及其子模型)是由功能,如内置build_model,build_backbone,build_roi_heads: fromdetectron2.modeling import build_model model= build_model(cfg) # returns a torch.nn.Module 1.1、加载/保存检查点 fromdetectron2.checkpoint import DetectionCheckpointer DetectionCheckpointer(model).load(file_pat...
运行 AI代码解释 defmain(args):cfg=setup(args)##设置参数配置信息ifargs.eval_only:model=Trainer.build_model(cfg)DetectionCheckpointer(model,save_dir=cfg.OUTPUT_DIR).resume_or_load(cfg.MODEL.WEIGHTS,resume=args.resume)res=Trainer.test(cfg,model)ifcomm.is_main_process():verify_results(cfg,res)...
在detectron2模型(及其子模型)是由功能,如内置build_model,build_backbone,build_roi_heads: from detectron2.modeling import build_model model = build_model(cfg) # returns a torch.nn.Module 1. 2. 1.1、加载/保存检查点 from detectron2.checkpoint import DetectionCheckpointer ...
注意,build_model仅构建模型结构,并用随机参数填充它。如果要将现有检查点加载到模型,请使用 DetectionCheckpointer(model).load(file_path)。Detectron2可以识别pytorch.pth格式的模型,以及我们model zoo中的.pkl文件。 你可以通过outputs = model(inputs)使用模型。接下来,我们解释一下detectron2中内置模型使用的输入...
build_*方法解析,得到解析后的model,optimizer,data_loader等。 from detectron2.modeling import build_model class DefaultTrainer(SimpleTrainer): def __init__(self, cfg): """ Args: cfg (CfgNode): """ # Assume these objects must be constructed in this order. model = self.build_model(cfg) ...
from detectron2.modeling import build_model model = build_model(cfg) 4. 分析Detectron2的数据处理流程 Detectron2 的数据处理流程大致如下: 数据集注册:通过 DatasetCatalog.register 方法注册数据集,注册时传入数据集名称和获取数据集标注信息的函数。 获取数据集字典:通过 DatasetCatalog.get 方法获取数据集字典...
然后,可以在配置对象中使用cfg.MODEL.BACKBONE.NAME ='ToyBackBone'。build_model(cfg)将调用你的ToyBackBone。 再举一个例子,要将新功能添加到广义R-CNN元体系结构的ROI头中, 你可以实现一个新的ROIHeads子类并将其放在ROI_HEADS_REGISTRY中。请参阅detectron2和meshrcnn中的densepose,以获取实现新RoiHead以执行...