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,...
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...
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...
dataset,cfg,distributed=False,validate=False,timestamp=None,meta=None):# 获取日志对象,get_root_logger函数就是获取一个logger对象,之后打印输出信息都是用它# 我们看到,函数指定了log_level=cfg.log_level,也就是日志等级,通常为INFO,
pointpillars_kitti.py')# 构建数据集和模型dataset=build_dataset(cfg.data.train)model=build_model(cfg.model)# 创建训练器runner=CustomEpochBasedRunner(model=model,batch_processor=None,optimizer=None,work_dir='./work_dir',logger=None,meta=None)# 开始训练runner.run(data_loaders=[dataset],workflow=[...
OpenMMLab's next-generation platform for general 3D object detection. - mmdetection3d/mmdet3d/datasets/nuscenes_mono_dataset.py at 1.0 · open-mmlab/mmdetection3d
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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....
其实每个字典都是某个类的构造函数的参数,字典中的 type 就是类名,build_from_cfg 函数根据 type 字段的值和相应 Registry 对象中保存的映射关系,将配置字典中的参数传入并实例化一个相应类的对象。checkpoint_config 是官方提供的默认运行时配置文件 defaul...
conda activate open-mmlab conda install pytorch=1.3.1 torchvision=0.4.2 cpuonly -c pytorch pip install cython=0.29.19 gitclonehttps://github.com/cocodataset/cocoapi.gitcdcocoapi/PythonAPI makecd../.. python cocoapi/PythonAPI/setup.py build_ext install ...