首先对loss_func即l1_loss进行了一次包装,即往里面多塞了一些参数**kwargs,然后此时执行l1_loss,得到各个元素之间的loss值。 3)最后一步,执行weight_reduce_loss来得到损失的最终形式(weight, reduction, avg_factor): defreduce_loss(loss,reduction): """Reduce loss as specified. Args: loss (Tensor):...
DETR是Object Detection领域第一篇完全采用Transformer结构实现端到端目标检测任务的工作,可以称之为Transformer在端到端Object Detection领域开山之作。DETR最大的创新之处在于设计了obejct query,将object的信息以query的形式送入Transformer中的decoder,object query先通过Self Attention结构进行自注意力学习,使得每个object ...
定义的模型继承自Base3DDetector,Base3DDetector继承自BaseDetector,BaseDetector继承自BaseModel,BaseModel中有train_step,val_step,而_train_loop是build_train_loop(train_cfg)的返回值 train_step定义如下: def train_step(self, data: Union[dict, tuple, list], optim_wrapper: OptimWrapper) -> Dict[str, ...
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 MMDET 转载 mb6066e453ca35b 2021-04-22 12:37:...
pip install mmcv-full # 如果处于服务器这类无法联网的环境,可以参照官方说明使用源码安装 # https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/build.html 1.4 MMDetection安装 #①:首先从github上下载mmdetection的源码,然后根据requirements.txt安装所需的依赖库,最后执行setup.py安装mmdetection git clone https:...
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mmdet/ops/sigmoid_focal_loss/ 下 执行 python setup.pybuild_ext--inplace 正在创建库 build\temp.win-amd64-3.6\Release\src\sigmoid_focal_loss_cuda.cp36-win_amd64.lib 和对象 build\temp.win-amd64-3.6\Release\src\sigmoid_focal_loss_cuda.cp36-win_amd64.exp ...
'distutils.command.build_ext', 'cython.parallel', 'Cython.Shadow', 'Cython', '_sysconfigdata__linux_x86_64-linux-gnu', 'Cython.Distutils.old_build_ext', 'Cython.Distutils.build_ext', 'Cython.Distutils.extension', 'Cython.Distutils', 'Cython.Compiler', 'Cython.Utils', 'Cython.Compiler.Deb...
forward([one_img], [[one_meta]], return_loss=False) batch_results.append(result) Example #6Source File: inference.py From mmfashion with Apache License 2.0 5 votes def init_detector(config, checkpoint=None, device='cuda:0'): """Initialize a detector from config file. Args: config (...
最后,我们可以使用builder.build_model()函数根据配置文件构建出相应的模型实例,并且通过load_checkpoint()函数加载预训练权重。 2.3.4优势和应用场景: MMseg的注册机制给用户带来了一些优势和应用场景,包括但不限于: 1.灵活性和可扩展性:注册机制使得用户可以方便地引入新的分割模型,并且可以根据需求进行组合和调用,...