(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 ...
从代码中我们可以看到train_detector函数最后调用了runner.run,来继续执行,这个run函数就相当于开始跑epoch迭代训练了,关于run的具体代码讲解,我们放到下一篇当中,它在runner这个对象中,我们通常实例化的runner对象是EpochBasedRunner类型,所以,在下一篇当中,我们主要讲解一下EpochBasedRunner这个类当中的 run 函数,以及它的...
CLASSES=train_dataset.CLASSES)# add an attribute for visualization conveniencemodel.CLASSES = train_dataset.CLASSES# model的CLASSES属性本来没有的,但是python不用提前声明,再赋值的时候自动定义变量train_detector( model, train_dataset, cfg, distributed=distributed, validate=args.validate, logger=logger) 开发...
Understand Standard Modules in a Detector RetinaNet and FCOS Backbone : ResNet Anchor-based Heads 基于mmDet训练一个检测器 Prepare the Dataset Format the Dataset Understand Logs Test the Model 关键词 MMDetection, 目标检测,单阶段,两阶段,锚框,Anchor,Transformer,Deformable,mmlab,openmmlab,MMDetection3.x,...
其中model.train() 是保证BN层用每一批数据的均值和方差,而model.eval() 是保证BN用全部训练数据的均值和方差;而对于Dropout,model.train() 是随机取一部分网络连接来训练更新参数,而model.eval() 是利用到了所有网络连接。 (5) BN的API中比较重要的参数,一个是affine指定是否需要仿射,还有个是track_running_...
models import build_detector detector = build_detector(model, train_cfg=train_cfg, test_cfg=test_cfg) input_shape = (1, 3, 300, 300) mm_inputs = _demo_mm_inputs(input_shape) imgs = mm_inputs.pop('imgs') img_metas = mm_inputs.pop('img_metas') # Test forward train gt_b...
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 ...
(args.seed)) set_random_seed(args.seed) model = build_detector( cfg.model, train_cfg=cfg.train_cfg, test_cfg=cfg.test_cfg) train_dataset = get_dataset(cfg.data.train) train_detector( model, train_dataset, cfg, distributed=distributed, validate=args.validate, logger=logger) if __name_...
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。