time_mp = run_test(multiprocessing.Queue, num_producers=n_prod, num_consumers=n_con, msgs_per_prod=n_msgs, consume_many=1) iftime_ff > time_mp: log.warning(f'faster-fifo took longer than mp.Queue ({time_ff=}vs{time_mp=}) on configuration ({n_prod},{n_con},{n_msgs})') if...
faster rcnn采用的是多进程,mp_queue是进程间用于通讯的数据结构 importmultiprocessingasmp mp_queue = mp.Queue() 同时solvers, max_iters, rpn_test_prototxt = get_solvers(args.net_name)得到solver参数 接下来便进入了训练的各个阶段。 第二步,Stage 1 RPN, init from ImageNet model cfg.TRAIN.SNAPSHOT_...
rpn_model_path = model_paths[-1] # Send final model path through the multiprocessing queue queue.put({'model_path': rpn_model_path}) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. ...
从Faster RCNN开始学python(三) 今天准备解析的代码如下: 在Faster RCNN中使用的是多进程的方式,multiprocessing是使用多进程的一个包。 在multiprocessing中Queue是mp库当中用来提供多进程对象交换的方式,它将对象从一个进程传输的另一个进程,就好比两个不相干的通道突然有一个小小的分支,这个分支会筛选想要的东西...
pretrained_model=init_model, max_iters=max_iters) # Cleanup all but the final model for i in model_paths[:-1]: ##除了最后一个快照,把所有其他的快照都清除掉 os.remove(i) rpn_model_path = model_paths[-1] # Send final model path through the multiprocessing queue queue.put({'model_path...
faster rcnn采用的是多进程,mp_queue是进程间用于通讯的数据结构 import multiprocessing as mp mp_queue = mp.Queue() 同时solvers, max_iters, rpn_test_prototxt = get_solvers(args.net_name)得到solver参数 接下来便进入了训练的各个阶段。 第二步,Stage 1 RPN, init from ImageNet model ...
faster rcnn采用的是多进程,mp_queue是进程间用于通讯的数据结构 import multiprocessing as mp mp_queue = mp.Queue() 1 2 同时solvers, max_iters, rpn_test_prototxt = get_solvers(args.net_name)得到solver参数 接下来便进入了训练的各个阶段。
# Send Fast R-CNN model path over the multiprocessing queue queue.put({'model_path': fast_rcnn_model_path}) if __name__ =='__main__': args = parse_args() print('Called with args:') print(args) if args.cfg_fileisnotNone: ...
rpn_model_path= model_paths[-1]#Send final model path through the multiprocessing queuequeue.put({'model_path': rpn_model_path}) pprint.pprint(cfg)打印出来的config的配置项: Using config: {'DATA_DIR':'/home/home/FRCN_ROOT/py-faster-rcnn/data','DEDUP_BOXES': 0.0625,'EPS': 1e-14,'...
python_param { module: "roi_data_layer.layer" layer: "RoIDataLayer" param_str: "'num_classes': 61" } } layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult: 1 } param { lr_mult: 2