val_evaluator– 用于计算验证指标的评估器对象。 它可以是一个字典或一个字典列表来构建一个评估器。 如果指定,还应指定 val_dataloader。 默认为无。 test_evaluator– 用于计算测试步骤指标的评估器对象。 它可以是一个字典或一个字典列表来构建一个评估器。 如果指定,还应指定 test_dataloader。 默认为无。 de...
box_type_3d='LiDAR'))# val_evaluator = dict(# type='KittiMetric',# ann_file=data_roo...
test_evaluator=val_evaluator # 一些打印设置修改 default_hooks=dict( checkpoint=dict(interval=10,max_keep_ckpts=2, save_best='auto'),# 同时保存最好性能权重 logger=dict(type='LoggerHook',interval=5)) train_cfg=dict(max_epochs=max_epochs,val_interval=10) ...
backend_args=None)) val_evaluator = dict( type='KittiMetric', ann_file='data/kitti/kitti_infos_val.pkl', metric='bbox', backend_args=None) test_evaluator = dict( type='KittiMetric', ann_file='data/kitti/kitti_infos_val.pkl', metric='bbox', backend_args=None) vis_backends = [dic...
metainfo=dict(class_names=class_names),box_type_3d='LiDAR'))# val_evaluator = dict(# type...
dump(data,info_val_path)def_fill_trainval_infos(root_path):"""划分训练集和验证集"""train_infos=[]val_infos=[]"""这部分自己写,步骤:1. 读取自定义数据集的 ann info 文件2. 将自定义的 ann info 信息处理成 dict3. 将 dict 存入 train_infos 和 val_infos 列表"""returntrain_infos,val_...
(img='train/'),ann_file='train.json'))val_dataloader=dict(dataset=dict(data_root=data_root,metainfo=metainfo,data_prefix=dict(img='val/'),ann_file='val.json'))test_dataloader=val_dataloaderval_evaluator=dict(ann_file=data_root+'val.json')test_evaluator=val_evaluatormodel=dict(bbox_...
val=dict( type=dataset_type, classes=classes, img_prefix=data_root + 'val/', ann_file=data_root + 'instancesonly_filtered_val.json', ), test=dict( type=dataset_type, classes=classes, img_prefix=data_root + 'val/', ann_file=data_root + 'instancesonly_filtered_val.json', ), ) mo...
('param_scheduler'),val_evaluator=cfg.get('val_evaluator'),test_evaluator=cfg.get('test_evaluator'),default_hooks=cfg.get('default_hooks'),custom_hooks=cfg.get('custom_hooks'),data_preprocessor=cfg.get('data_preprocessor'),load_from=cfg.get('load_from'),resume=cfg.get('resume',False)...
├── data│ ├── annotations│ │ ├── train.json│ │ └── val.json...