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, ...
文章目录前言1、构造一个简单的sampler2、BaseSampler类3、RandomSampler类前言 本篇是MMdet逐行解读第四篇,代码地址:mmdet/core/bbox/samplers/random_sampler.py。随机采样正负样本主要针对在训练过程中,经过MAXIOUAssigner后,确定出每个anchor和哪个gt匹配后,从这些正负样本中采样来进行loss计算。本文以RPN的config...
1.2.5 loss计算流程的攻坚克难 充分理解前向推理流程后,下一步深入阅读训练过程中 loss 计算流程了,重点关注正负样本定义规则、bbox 编解码规则和 loss 计算函数。 阅读顺序:深入理解 RetinaNet 后,再看 Faster R-CNN。 1.3 遇到问题如何求助 ①在阅读过程中,可以再次去查看知乎相关源码解读文章,对照看,多看几遍...
loss=dict( type='custom_loss', ... ) ) 通过这样的注册和调用流程,我们成功地将自定义的损失函数集成到了目标检测网络中。 2.1.4优势和应用场景 MMCV的注册机制带来了很多优势和应用场景。首先,它大大提升了代码的可读性和灵活性。通过将组件的注册和调用分离,代码结构更加清晰,并且能够方便地添加、替换或删除...
OpenMMLab's next-generation platform for general 3D object detection. - Blaming mmdetection3d/mmdet3d/models/dense_heads/centerpoint_head.py at 1.0 · open-mmlab/mmdetection3d
forward([one_img], [[one_meta]], return_loss=False) batch_results.append(result) Example #4Source File: inference.py From AerialDetection with Apache License 2.0 5 votes def init_detector(config, checkpoint=None, device='cuda:0'): """Initialize a detector from config file. Args: config...
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 ...
loss_bbox=dict( type='mmdet.SmoothL1Loss', beta=0.1111111111111111, loss_weight=2.0), loss_dir=dict( type='mmdet.CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=0.2)), train_cfg=dict( assigner=[ dict( type='Max3DIoUAssigner',