from mmdet.datasets import build_dataset 这行代码的作用是从mmdet库的datasets子模块中导入build_dataset函数。 调用build_dataset函数: build_dataset函数通常接受一个配置字典(config dictionary)作为输入,这个配置字典包含了数据集的所有必要信息,例如数据集的类型、数据根目录、注解文件路径等。以下是一个示例代码...
通过导入mmcls.models包,完成了mmcls/models/__init__.py中一系列主干网络、颈部头部函数的注册。 当然,注册不一定仅仅发生在入口程序的最外层,比如在入口程序中没有导入数据处理和增强相关的包,这些类是在执行build_dataset时,在mmcls/datasets/base_dataset.py中进行的注册。 因此,Registry 的注册其实没有什么魔法,...
from mmdet.datasets import build_dataset from mmdet.models import build_detector from mmengine.runner import Runner # build the runner from config runner = Runner.from_cfg(cfg) Error: ImportError: cannot import name 'build_dataset' from 'mmdet.datasets' My environment was set up with the follow...
datasets import build_dataset from mmdet.utils import get_root_logger from mmcv import Config config = Config.fromfile('configs/my_config.py') # 使用的配置文件 dataset = build_dataset(config.data.train) # 创建数据集实例 1. 2. 3. 4. 5. 6. 注释:这里通过配置文件加载数据集。 3. 配置...
当然,注册不一定仅仅发生在入口程序的最外层,比如在入口程序中没有导入数据处理和增强相关的包,这些类是在执行 build_dataset 时,在 mmcls/datasets/base_dataset.py 中进行的注册。 因此,Registry 的注册其实没有什么魔法,就是单纯地通过在入口程序中导入相应的包,在导入过程中完成的注册。这也就为我们的跨代码库...
当然,注册不一定仅仅发生在入口程序的最外层,比如在入口程序中没有导入数据处理和增强相关的包,这些类是在执行 build_dataset 时,在 mmcls/datasets/base_dataset.py 中进行的注册。 因此,Registry 的注册其实没有什么魔法,就是单纯地通过在入口程序中导入相应的包,在导入过程中完成的注册。这也就为我们的跨代码库...
build(model.cfg.visualizer) # The dataset_meta is loaded from the checkpoint and # then pass to the model in init_detector visualizer.dataset_meta = model.dataset_meta # Test a single image and show the results # Show the results visualizer.add_datasample( 'result', img, data_sample=...
Config+fromfile(file: str)+dump(file: str)Dataset+load_data()+preprocess()Model+train(data: Dataset)+eval()Trainer+run_train(model: Model, dataset: Dataset) 结尾 通过以上步骤,我们逐步了解了如何使用mmdetection和不同版本的 PyTorch 进行训练,并解决潜在的结果差异问题。每一步的实现和代码都被清晰呈...
from mmcv.utils import build_from_cfg, print_log from torch.utils.data.dataset import ConcatDataset as _ConcatDataset from .builder import DATASETS, PIPELINES from .coco import CocoDataset @DATASETS.register_module() class ConcatDataset(_ConcatDataset): """A wrapper of concatenated dataset....
'lyft_dataset_sdk', 'lyft_dataset_sdk.eval', 'lyft_dataset_sdk.eval.detection', 'pyquaternion.quaternion', 'pyquaternion', 'shapely', 'shapely.errors', 'shapely.affinity', 'ctypes.util', 'shapely.ctypes_declarations', 'shapely.geos', 'shapely.topology', 'shapely.coords', 'shapely.algorith...