首先贴上mmdet官方对pipline的讲解:教程 3: 自定义数据预处理流程 其次贴上另一个大神带图讲解:mmdetection中数据增强的可视化 这里我们仅对train_pipline进行讲解: train_pipline train_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True), dict(type='Resize', img...
把self.data_infos的gt boxes整理好格式返回。 self.pipeline(input_dict) pipeline不被定义在dataset里,detr3d的操作如下,会从path中读img,做数据增强,filter等操作。最后的collect3d就相当于是只保留dict里的这几个keys。具体的内容可以查看class pipeline_name下的__call__函数。 train_pipeline=[dict(type='Loa...
在mmdet中,数据增强通常是通过配置文件中的train_pipeline部分来实现的。以下是一个简单的配置示例,展示了如何在mmdet中使用数据增强: yaml train_pipeline: type: Compose components: - type: LoadImageFromFile - type: LoadAnnotations with_bbox: true - type: Resize img_scale: [(1333, 800), (1333, 133...
train_pipeline = [dict(type='LoadPointsFromFile',coord_type='DEPTH',shift_height=False,use_color=True,load_dim=6,use_dim=[0, 1, 2, 3, 4, 5]),dict(type='LoadAnnotations3D',with_bbox_3d=False,with_label_3d=False,with_mask_3d=False,with_seg_3d=True),dict(type='PointSegClassMappi...
train_pipeline = [ # 训练流程 dict(type='LoadImageFromFile'), # 第 1 个流程,从文件路径里加载图像。 dict( type='LoadAnnotations', # 第 2 个流程,对于当前图像,加载它的注释信息。 with_bbox=True, # 是否使用标注框(bounding box), 目标检测需要设置为 True。
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程中,然后pre_pipeline,作为预准备,把一些后面会或者可能会用到的key创建好,...
train=dict( type='RepeatDataset', times=1, dataset=dict( type='TileDataset', ann_file=[ data_root + 'train.txt' ], img_prefix=[data_root], pipeline=train_pipeline)), ) 最后,欢迎star我的检测框架~~ https://github.com/misads/detection_template...
lidar=True,use_camera=False)metainfo=dict(class_names=class_names)db_sampler=dict()train_pipeline...
train_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile', backend_args={{base.backend_args}}), dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True), dict(type='RandomFlip', prob=0.5), dict( type='RandomChoice', transforms=[[ dict( type='RandomChoiceResize', ...
train_pipeline = [ dict( type='LoadPointsFromFile', coord_type='DEPTH', shift_height=False, use_color=True, load_dim=6, use_dim=[0, 1, 2, 3, 4, 5]), dict( type='LoadAnnotations3D', with_bbox_3d=False, with_label_3d=False, with_mask_3d=False, with_seg_3d=True), dict( ...