DATASETS.TRAIN = ("nwpu_all_trainval",) mapper = DatasetMapper(cfg,is_train=True,augmentations=[T.Resize((800, 800))]) train_loader = build_detection_train_loader(cfg,mapper=mapper) build_detection_train_loader(
如果你的数据集已经是COCO格式的json文件,则只需通过以下方式进行注册: from detectron2.data.datasets import register_coco_instances register_coco_instances("my_dataset", {}, "json_annotation.json", "path/to/image/dir") 它将为你处理一切(包括元数据)。 如果你的数据集为带有自定义按实例注释的COCO格...
Builtin Datasets # 使用方式 export DETECTRON2_DATASETS=/path/to/datasets Use Custom Datasets def my_dataset_function(): ... return list[dict] in the following format from detectron2.data import DatasetCatalog DatasetCatalog.register("my_dataset", my_dataset_function) # later, to access the da...
我们来看一下官方的数据集库是怎么创建的,这里有两个主要的脚本,detectron2.data.datasets下面的buildin_meta.py、buildin.py,前者主要存放每个数据集的基本信息,后者用来注册数据集。 先来看一下一个字典变量COCO_CATEGORIES,该字段存储了数据集中的类别信息,里面的信息可以自己添加,看自己的需求,其中“id”、“name...
To add new dataset, refer to the tutorial "docs/DATASETS.md". """ 更改最下面的函数: # Register them all under "./datasets"_root = os.getenv("DETECTRON2_DATASETS","/media/code/T1/")#更改DATASETS的值register_all_coco(_root) register_all_lvis(_root) ...
https://github.com/facebookresearch/detectron2/blob/master/datasets/README.md 使用内置数据集 数据集可以通过进入detectron2.data package API(或者class name)的数据被使用,这个文档解释了如何设置内置的数据集,以便它们可以被上面的api使用,Use Custom Datasets(之后会翻译Use Custom Datasets) ...
例如,你可以使用Detectron2提供的COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml作为模板,并修改其中的DATASETS、MODEL.ROI_HEADS.NUM_CLASSES等字段。 2. 加载预训练模型 下载Detectron2提供的预训练模型,或在COCO等公共数据集上训练的模型,作为你的训练起点。 3. 开始训练 使用Detectron2提供的训练脚本,加...
内置数据集: https://detectron2.readthedocs.io/tutorials/builtin_datasets.html我们使用具有三个类别的文本检测数据集：英语印地语其他我们将从在COCO数据集上预先训练的现有模型训练文本检测模型，该模型可在detectron2的模型库中使用。如果你有兴趣了解从原始数据集格式到Detectron 2接受的格式的转换，请查看：https:/...
purpose: register all splits of datasets with PREDEFINED_SPLITS_DATASET 注册数据集(这一步就是将自定义数据集注册进Detectron2) """ for key, (image_root, json_file) in self.PREDEFINED_SPLITS_DATASET.items(): self.register_dataset_instances(name=key, ...
mask_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml 发现其BASE为Base-RCNN-C4.yaml 于是在/detectron2/configs/下配置Base-RCNN-C4.yaml 配置其中的DATASETS,然后在builtin.py中 根据选择的数据集,设置相关的路径 最后在/detectron2/detectron2/data/datasets/builtin.py中修改dataset的root目录...