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片段,展示了如何调用build_dataset函数: python...
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,...
This is from the MMDetection V3.0.0rc4 Release mmdet/datasets/builder.py (https://github.com/open-mmlab/mmdetection/releases/tag/v3.0.0rc4): def build_dataset(cfg, default_args=None): from mmengine.dataset import ClassBalancedDataset from .dataset_wrappers import MultiImageMixDataset if cfg['...
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...
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. 配置模型 MMDetection 使用配置文件来定义模型的参数。你需要创建或修改一个配置文件。在配置文件中指定模型架构、数据集路径...
dataset.pipeline[0].type = 'LoadImageFromNDArray' test_pipeline = Compose(model.cfg.test_dataloader.dataset.pipeline) # # Init visualizer # visualizer = VISUALIZERS.build(model.cfg.visualizer) # # The dataset_meta is loaded from the checkpoint and # # then pass to the model in init_...
...from mmcv.runner import get_dist_info, init_dist...from mmcls.datasets import build_datasetfrom 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__....
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...
'lyft_dataset_sdk.eval.detection.mAP_evaluation', 'mmdet3d.core.evaluation.lyft_eval', 'mmdet3d.core.evaluation.seg_eval', 'mmdet3d.core.evaluation', 'mmdet3d.core.post_processing.box3d_nms', 'mmdet3d.core.post_processing.merge_augs', 'mmdet3d.core.post_processing', 'mmdet3d.core.visualiz...
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....