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...
however, while I try to run the following code as it is taken from the semantic segmentation colab tutorial: 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) I see the...
from mmcls.datasets import build_dataset from mmcls.models import build_classifier 通过导入 mmcv.runner 包,完成了 mmcv/runner/__init__.py 中一系列执行器、钩子、优化器等类的注册。通过导入 mmcls.datasets 包,完成了mmcls/datasets/__init__.py 中一系列数据集的注册。通过导入mmcls.models 包,完成...
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...
data.val, dict(test_mode=True)) val_dataloader = build_dataloader( val_dataset, samples_per_gpu=val_samples_per_gpu, workers_per_gpu=cfg.data.workers_per_gpu, dist=distributed, shuffle=False) # 获取验证相关的一些配置信息,如果是分布式就注册DistEvalHook,如果不是就注册EvalHook, # 不管注册的...
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...
dataset_dir=None, shuffle=False, seed=None, max_samples=None, threshold=0.02, field_name = 'predict', **kwargs, ): super().__init__( dataset_dir=dataset_dir, shuffle=shuffle, seed=seed, max_samples=max_samples, ) self.threshold = [threshold,]*10 if isinstance(...
Images scales for resizing.multiscale_mode (str): Either "range" or "value".ratio_range (tuple[float]): (min_ratio, max_ratio)keep_ratio (bool): Whether to keep the aspect ratio when resizing theimage."""def__init__(self,img_scale=None,multiscale_mode='range',ratio_range=None,keep...