(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 ...
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_...
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。
AI检测代码解析 python tools/train.py configs/my_config.py 1. 注释:该命令使用指定的配置文件开始模型训练。 5. 测试模型 训练完成后,可以使用以下命令测试模型: AI检测代码解析 python tools/test.py configs/my_config.py checkpoints/my_model.pth --eval bbox 1. 注释:这条命令将加载训练好的模型,并...
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 ...
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 ...
from ..builder import DETECTORS from .faster_rcnn import FasterRCNN @DETECTORS.register_module() class TridentFasterRCNN(FasterRCNN): """Implementation of `TridentNet <https://arxiv.org/abs/1901.01892>`_""" def __init__(self, backbone, rpn_head, roi_head, train_cfg, test_cfg, neck=...
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...
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,这个函数就在我们今天要讲解的./mmdet/apis/train.py文件中。 上一篇的链接: 伍德曼:MMDet源码解读(1)—./tool...
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector from mmdet.utils import register_all_modules import mmcv register_all_modules() config_file = 'yolov3_mobilenetv2_8xb24-320-300e_coco.py' checkpoint_file = 'yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco_20210719_215349-d18dff72.pth' model = init...