(通过查看代码,train_step是定义在mmdet的BaseDetector类的,mmdet3d用BaseDetector3D继承它,然后各类模型又继承我mmdet3d中的这个基类。另外,train_step其实是只执行forward,得到loss,在里面其实是执行了这样一行:losses = self(**data),而不执行optimizer的bp和update) """The iteration step during training. This ...
上一篇我们介绍了./tools/train.py的代码,这个文件是我们运行mmdet最开始的地方,他包含了一些训练前的准备工作,比如实例化模型和数据集等等,./tools/train.py运行到最后进入到了train_detector这个函数,这个…
gt_bboxes, # gt_bboxes (list[Tensor]): 框的GT,shape:[tl_x, tl_y, br_x, br_y] (t代表上,l代表左,b代表下,r代表右) gt_labels, # gt_labels (list[Tensor]): Class indices corresponding to each box gt_bboxes_ignore=None): super(SingleStageDetector, self).forward_train(img, ...
在mmdetection 中,大部分 detector 的配置文件中,通过设置 norm_eval=True 使得在训练过程冻结 BN 层,而在推理过程时使用 BN 层。 在训练过程冻结 BN 层是什么意思? 网络不会更新 γγ 和ββ 参数。 同时,根据冻结的程度,决定是否会计算running_mean 和running_var 在mmdetection 中,冻结是通过训练时挑出BN...
apis import init_detector, inference_detector, show_result_pyplot model = init_detector('configs/my_config.py', 'checkpoints/my_model.pth', device='cuda:0') # 初始化模型 img = 'path/to/your/image.jpg' # 输入图像的路径 result = inference_detector(model, img) # 推理 show_result_pyplot...
result = inference_detector(model, img) show_result_pyplot(model, img, result) 通过上述步骤,我们就可以在Colab上轻松使用OpenMMLab进行计算机视觉研究和开发。在Colab的云端环境中,由于可以使用GPU或TPU加速,以及与Google Drive和Google Cloud的集成,使得处理大型数据集变得更加方便和高效。
type='MaskRCNN', # 检测器(detector)名称 backbone=dict( # 主干网络的配置文件 type='ResNet', # 主干网络的类别,可用选项请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/models/backbones/resnet.py#L308 depth=50, # 主干网络的深度,对于 ResNet 和 ResNext 通常设置为 50 或 ...
reppoints_detector.py retinanet.py rpn.py single_stage.py trident_faster_rcnn.py two_stage.py vfnet.py yolact.py yolo.py losses necks roi_heads utils __init__.py builder.py utils __init__.py version.py requirements resources tests tools .gitignore .pre-commit-config.yaml .readthedocs....
在这个例子中,我们首先使用Config.fromfile方法加载了配置文件,然后通过build_detector函数根据配置文件中的model部分来构建了一个检测模型。train_cfg和test_cfg是可选参数,它们分别用于指定训练和测试时的配置。 使用构建好的模型: 一旦你通过build_detector函数构建了一个检测模型,你就可以使用它来执行目标检测任务了...
from mmdet.apis import set_random_seed, train_detector File "/home/zzf/Desktop/D2Det/tools/../mmdet/apis/init.py", line 1, in from .inference import (async_inference_detector, inference_detector, File "/home/zzf/Desktop/D2Det/tools/../mmdet/apis/inference.py", line 11, in ...