with_bbox=True),dict(type='Resize',img_scale=(1333,800),keep_ratio=True),dict(type='RandomFlip',flip_ratio=0.5),dict(type='Normalize',**img_norm_cfg),dict(type='Pad',size_divisor=32),dict(type='MyTransform'),dict(type='DefaultFormatBundle'),dict(type='Collect',keys=['img','gt...
而上述提到的那些框架性质的工作，会集成这部分功能，让用户能够在在不感知梯度同步、loss scale 的这些...
AI代码解释 train_pipeline=[dict(type='LoadImageFromFile'),dict(type='LoadAnnotations',with_bbox=True),dict(type='Resize',img_scale=(1333,800),keep_ratio=True),dict(type='RandomFlip',flip_ratio=0.5),dict(type='Normalize',**img_norm_cfg),dict(type='Pad',size_divisor=32),dict(type='...
2.1. 变换图像尺寸Resize 分别选取了两张h>w和w>h的图像进行Resize变换,mmdet中变换操作就是让比例较小的一边变成指定的一边,然后另一边进行scale缩放。当然,变换完成后和原始图像的h和w的大小顺序不发生改变。 fromPILimportImage,ImageDraw importmatplotlib.pyplotasplt frommmcv.imageimportimrescale # h>w...
from mmcv.cnn import UPSAMPLE_LAYERS @UPSAMPLE_LAYERS.register_module() class MyUpsample: def __init__(self, scale_factor): pass def forward(self, x): pass 将MyUpsample导入到某个地方(例如,在__init__.py中),然后使用它。 cfg = dict(type='MyUpsample', scale_factor=2) layer = build_...
loss 乘 scale factor s 反向传播(FP16 的模型参数和参数梯度), 此时 gradients 也是 FP16 参数梯度乘 1/s 利用FP16 的梯度更新 FP32 的模型参数 GradientCumulativeOptimizerHook 用于节省显存,即通过指定梯度累积的次数,实现反向传播多次才更新参数,常常用于显存不足但想用比较大的 batch size 训练模型。
scale = torch.exp(torch.clamp(params['sigma'], min=self.min_log_std)) return Normal(loc=mu, scale=scale) 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.
Rotated Object DetectionDOTA78.9(single-scale)/81.3(multi-scale)121 v3.0.0版本已经在 2023.4.6 发布: 发布MMDetection 3.0.0 正式版 基于Label-Studio支持半自动标注流程 projects 中支持了EfficientDet 安装 请参考快速入门文档进行安装。 教程 请阅读概述对 MMDetection 进行初步的了解。
Rotated Object Detection DOTA 78.9(single-scale)/81.3(multi-scale) 121 v3.0.0 版本已经在 2023.4.6 发布: 发布MMDetection 3.0.0 正式版 基于Label-Studio 支持半自动标注流程 projects 中支持了 EfficientDet 安装 请参考快速入门文档进行安装。 教程 请阅读概述对MMDetection 进行初步的了解。 为了帮助用户更进...
train_pipeline = [dict(type='LoadImageFromFile'),dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),dict(type='Resize', img_scale=(1333, 800), keep_ratio=True),dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5),dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),dict(type='Pad', size_divisor=32),dict(type...