在注册了数据集之后就可以用detectron2.data.build_detection_train_loader和detectron2.data.build_detection_test_loader构建Dataloader,即数据集的加载方式。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from detectron2.config import get_cfg import detectron2.data.transforms as T from detectron2.model...
方法主要都在 detectron2/detectron2/data/transforms/transform_gen.py 中定义。 调用的话主要是通过 from detectron2.data import transforms as T 以及T.ResizeShortestEdge 来实现。 在默认实现中,就没用到什么特别的数据增强。具体的可以到 DatasetMapper 的源码中看。 3. 模型搭建 3.1. 概述 实现的功能:通过...
from detectron2.data import DatasetMapper, transforms as T 定义数据增强操作: python def build_transforms(): transforms = [ T.RandomFlip(prob=0.5, horizontal=True, vertical=False), T.RandomCrop(crop_type="relative_range", crop_size=(0.8, 0.8)), T.RandomBrightness(intensity_min=0.9, intensi...
首先这玩意不是Detectron2里面的东西,虽然在detectron2.data.transforms里面有一个transform,但是里面是直接import fvcore.transforms.transform,但是Augmentation是Detectron2定义的类。 Transform 这是一个抽象基类,所有的Transformer都是继承自这个类,里面实现了以下几个函数,其中有两个是全部子类都要重写覆盖的: apply_imag...
transforms = self.augmentations(aug_input)进行数据增强处理; 重新梳理一下DatasetMapper的输入输出: 输入就是数据库里面的组织形式; 输出新加入了image的图像数值数据,以及instances表示的annotations,其他的保持不变; transform_instance_annotations 这个函数的作用主要是将数据增强应用在标注信息上; ...
from detectron2.data import transforms as T # 定义一堆数据增强: augs = T.AugmentationList([ T.RandomBrightness(0.9, 1.1), T.RandomFlip(prob=0.5), T.RandomCrop("absolute", (640, 640)) ]) # 定义数据增强的输入(必须输入图片,其它输入可选)。= ...
copying detectron2\data\samplers\grouped_batch_sampler.py -> build\lib.win-amd64-3.6\detectron2\data\samplers copying detectron2\data\samplers\__init__.py -> build\lib.win-amd64-3.6\detectron2\data\samplers creating build\lib.win-amd64-3.6\detectron2\data\transforms ...
from detectron2.data import build_detection_train_loader from detectron2.data import transforms as T from detectron2.data import detection_utils as utils def mapper(dataset_dict): dataset_dict = copy.deepcopy(dataset_dict) # 它将被下面的代码修改 image = utils.read_image(dataset_dict["file_nam...
第五步:根据上面的 dataset, sampler 等对象构建torch.utils.data.DataLoader对象。 感想: 好像也没有什么特别的数据增强工作。 Detectron2实现的DatasetFromList、MapDataset等,有点tf.data的感觉,挺有意思。 2.4. 其他 数据增强 方法主要都在detectron2/detectron2/data/transforms/transform_gen.py中定义。
copying detectron2/data/transforms/__init__.py -> build/lib.linux-x86_64-3.6/detectron2/data/transforms copying detectron2/data/transforms/transform.py -> build/lib.linux-x86_64-3.6/detectron2/data/transforms creating build/lib.linux-x86_64-3.6/detectron2/data/datasets ...