infos(root_path,info_prefix):"""处理数据集的激光雷达数据"""metainfo=dict(class_names=class_name...
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metainfo = { 'classes': ('class1','class2', 'class2',), 'palette': [ (220, 20, 60), (221, 11, 22),(221, 11, 42), ] }方案二:修改mmdet/evaluation/metrics 文件的内容,mmdet 是 python/site-package下的 mmdet1 修改 mmdet/evaluation/functional/class_names.py1...
首先在train.py中给dataset加入log相关参数 cfg.data.train['log_level'] = cfg.log_level cfg.data.train['log_file'] = log_file 1. 2. 加入库: from mmcv.utils import print_log from mmdet.utils import get_root_logger 1. 2. 有两种log的方法: logger.info(): self.logger.in...
if ann_info is None: ann_info = dict() # 空实例 ann_info['gt_bboxes_3d'] = np.zeros((0, 7), dtype=np.float32) ann_info['gt_labels_3d'] = np.zeros(0, dtype=np.int64) # 过滤掉没有在训练中使用的类别 ann_info = self._remove_dontcare(ann_info) ...
info[‘lidar_path’]:激光雷达点云数据的文件路径。 info[‘token’]:样本数据标记。 info[‘sweeps’]:扫描信息(nuScenes 中的 sweeps 是指没有标注的中间帧,而 samples 是指那些带有标注的关键帧)。 info[‘sweeps’][i][‘data_path’]:第 i 次扫描的数据路径。
def get_ann_info(self, idx): """Get annotation of repeat dataset by index. Args: idx (int): Index of data. Returns: dict: Annotation info of specified index. """ return self.dataset.get_ann_info(idx % self._ori_len) def __len__(self): """Length after repetition.""...
det_inferencer.py inference.py configs datasets engine evaluation models structures testing utils visualization __init__.py registry.py version.py projects requirements resources tests tools .gitignore .owners.yml .pre-commit-config-zh-cn.yaml ...
MMDetection提供了一个方便的工具函数`get_model_complexity_info`来实现参数量的统计。该函数接受一个模型实例作为输入,并返回模型的参数量、计算量等信息。 具体而言,`get_model_complexity_info`函数会遍历模型的各个层,并通过相应的计算公式来统计参数量。对于常见的卷积层,参数量可以通过输入通道数、输出通道数、...
# 根据idx索引从加载的coco信息中获取对应的ID,图像名,标注信息defget_ann_info(self,idx):#根据索引获取对应类别defget_cat_ids(self,idx):#根据图像大小和是否有GT对图像进行过滤def_filter_imgs(self,min_size=32):#获取对应图像和json文件关键key信息def_parse_ann_info(self,img_info,ann_info):#把...