针对您在mmdet中使用自定义数据集继承CustomDataset类时,类别信息没有加载进去的问题,可以按照以下步骤进行排查和解决: 1. 确认自定义数据集类已正确继承CustomDataset类 首先,确保您的自定义数据集类正确继承了CustomDataset。例如: python from mmdet.datasets import CustomDataset @DATASETS.register_module() class My...
总的来说dataset类一般包括数据读取、格式转换、数据保存等重要函数。 classCocoDataset(CustomDataset):#定义目标类别,CLASSES=('person','bicycle','car')#定义不同目标的颜色,用于可视化PALETTE=[(220,20,60),(119,11,32),(0,0,142)]#定义 jeson加载函数#对于加载coco数据,这里使用了COCO这个库defload_anno...
custom_imports=dict(imports='mmcls.models', allow_failed_imports=False) 只要在配置文件中加入这么一行,MMCV 在解析配置文件时,会自动调用mmcv.import_modules_from_strings函数,借助 Python 的importlib.import_module函数实现包的导入,进而完成对应的一系列类的注册。 Regsitry 中的 scope 在上文的例子中,我们看...
CustomEpochBasedRunner是mmdet3d中的一个训练器,它继承自EpochBasedRunner,并在其基础上添加了一些自定义功能。通过使用CustomEpochBasedRunner,用户可以更加灵活地控制训练过程中的各个阶段,并根据自己的需求进行定制化。 2. 使用CustomEpochBasedRunner的基本步骤 下面是使用CustomEpochBasedRunner的基本步骤: 定义数据集和...
custom_imports Regsitry 中的 scope 1. 在 mmdet 中调用 mmcls 的 backbone 通常,在检测任务中,我们会使用一个主干网络来提取图片的特征。而由于图片特征提取对于各类图像任务是较为通用的需要,因而可以“借用”在分类任务中预训练的主干网络和相应的模型权重。因为分类任务比较简单,故而可以利用庞大的 ImageNet 数...
custom_imports 在OpenMMLab 的 cfg 模式和 Registry 机制 中,我们提到过类是在何时被注册到 Registry 中的: 通常, 在 import 相应模块时, 都会过一遍相应的定义被装饰对象的代码, 此时装饰器就已经运行了. 例如, 对于 mmdet 的 AnchorGenerator, SSDAnchorGenerator 这些类, 他们是在何时注册到 ANCHOR_GENERATORS...
自定义训练过程(Custom Training Loop) 从以上的代码可见,用Keras Model Compile和Fit的方式可以很方便的对模型进行训练,唯一美中不足的是,我发现这个过程封装的太黑盒子了,里面的一些细节都别掩盖掉了,如果你需要对训练的过程做一些额外的控制的话可能不太方便(当然理论上应该也可以在回调函数中来做),不过对我来...
进入Custom3DDataset的getitem,根据mode,进入了self.prepare_train_data(idx) 在prepare_train_data中主要执行三步,首先get_data_info把当前idx对应data相关路径和标签读取,首次放入了我们的dict,开始了我们的旅程。注意gt box的存放是一个mmdet3d转换的自己的LiDARInstance3DBoxes实例。这个dict也将存储各种东西在整个流...
class TileDataset(CustomDataset): CLASSES = ('_bkg', 'edge', 'corner', 'whitespot', 'lightblock', 'darkblock', 'aperture') def __init__(self, min_size=None, **kwargs): super(TileDataset, self).__init__(**kwargs) # self.cat2label = {cat: i for i, cat in enumerate(self...
custom_channels: conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud ...