Resize Resize是对所有的info进行resize,例如image、gt_bboxes等; 主要说一下几个参数: img_scale:配合keep_ratio一起使用;可以是个list,例如img_scale=[(736, 1333), (768, 1333), (800, 1333)],如果keep_ratio=True,那么image和其他的GT都会按照给定img_scale中能够保证图像最大的参数去resize;如果为keep...
dict(type='Resize', # 使用改变图像大小的数据增广。 keep_ratio=True), # 是否保持宽和高的比例,这里的图像比例设置将覆盖上面的图像规模大小的设置。 dict(type='RandomFlip'), # 考虑到 RandomFlip 已经被添加到流程里,当 flip=False 时它将不被使用。 dict( type='Normalize', # 归一化配置项,值来自...
type='Resize', img_scale=image_size, ratio_range=(0.8, 1.25), multiscale_mode='range', keep_ratio=True), dict( type='RandomCrop', crop_type='absolute_range', crop_size=image_size, recompute_bbox=True, allow_negative_crop=True), dict(type='FilterAnnotations', min_gt_bbox_wh=(1e...
在这个配置中,RandomFlip就是一种数据增强方法,它以0.5的概率对图像进行水平翻转。此外,Resize和Pad等操作也可以视为一种数据增强,因为它们改变了图像的尺寸和形状,使得模型能够学习到不同尺寸的物体。 4. 数据增强对mmdet模型训练的影响 数据增强对mmdet模型训练的影响主要体现在以下几个方面: ...
(object):"""Resize images & bbox & mask.This transform resizes the input image to some scale. Bboxes and masks arethen resized with the same scale factor. If the input dict contains the key"scale", then the scale in the input dict is used, otherwise the specifiedscale in the init ...
keep_ratio=True), dict( type='RandomCrop', crop_type='absolute_range', crop_size=(384, 600), allow_negative_crop=True), dict( type='RandomChoiceResize', scales=[(480, 1333), (512, 1333), (544, 1333), (576, 1333), (608, 1333), (640, 1333), ...
SuGoe-YoungcommentedMay 3, 2023 Hi, I follow the tutorialhttps://mmdetection.readthedocs.io/en/v2.1.0/tutorials/new_dataset.htmlto run Mask-rcnn, and I use ISAID dataset which format is coco format, and I got the error, how can i fix it?
dict(type='Resize', img_scale=[(1333, 300), (1333, 500)], multiscale_mode='range', keep_ratio=True) nms_pre=2000, nms_post=2000, max_num=2000, 15h 减小scale img_scale=[(512, 512)] 13h 减小proposal nms_pre=1000, nms_post=1000, max_num=1000, 14.5h 小scale+小proposals...
keep_ratio=False时,直接按照config配置中的img_scale来缩放图片,大值代表长边,小值代表短边,不会保持原有图片比例。 多尺度训练 train_pipeline = [ ... dict( type='Resize', img_scale=[(1333, 640), (1333, 800), (600,1080), (1200, 1000), (416,700)], multi...
dict(type='Resize', img_scale=(1600, 900), keep_ratio=True), dict(type='RandomFlip3D', flip_ratio_bev_horizontal=0.5), dict(type='Normalize', **img_norm_cfg), dict(type='Pad', size_divisor=32), dict(type='DefaultFormatBundle3D', class_names=class_names), ...