可以先运行一遍官方的 3dssd 的config，然后在 work_dirs 找到其完整的配置文件，复制到创建的配置文件。
配置类(Config):在 OpenMMLab 算法库中,用户可以通过编写 config 来配置训练、测试过程以及相关的组件。 注册器(Registry):负责管理算法库中具有相同功能的模块。MMEngine 根据对算法库模块的抽象,定义了一套根注册器,算法库中的注册器可以继承自这套根注册器,实现模块的跨算法库调用。
optimizer = dict(type='Adam', lr=0.001, weight_decay=0.01)optimizer_config = dict(grad_clip=None)lr_config = dict(policy='CosineAnnealing', warmup=None, min_lr=1e-5)runner=dict(type='EpochBasedRunner', max_epochs=200) 5. 后记 本文简要介绍了点云语义分割这一任务和MMDet3D 的支持算法,...
'mmdet.core.hook.yolox_lrupdater_hook', 'mmdet.core.hook.yolox_mode_switch_hook', 'mmdet.core.hook', 'mmdet.core.post_processing.bbox_nms', 'mmdet.core.post_processing.matrix_nms', 'mmdet.core.post_processing.merge_augs', 'mmdet.core.post_processing', 'mmdet.core', 'mmdet3d.core....
type='AdamW', lr=0.001, betas=(0.95, 0.99), weight_decay=0.01), clip_grad=dict(max_norm=35, norm_type=2)) param_scheduler = [ dict( type='CosineAnnealingLR', T_max=32.0, eta_min=0.01, begin=0, end=32.0, by_epoch=True, ...
optimizer=dict(type='Adam',lr=0.001,weight_decay=0.01)optimizer_config=dict(grad_clip=None)lr_config=dict(policy='CosineAnnealing',warmup=None,min_lr=1e-5)runner=dict(type='EpochBasedRunner',max_epochs=200) 5. 后记 本文简要介绍了点云语义分割这一任务和MMDet3D 的支持算法,欢迎大家使用 MMDet...
optimizer = dict(type='Adam', lr=0.001, weight_decay=0.01) optimizer_config = dict(grad_clip=None) lr_config = dict(policy='CosineAnnealing', warmup=None, min_lr=1e-5) runner=dict(type='EpochBasedRunner', max_epochs=200) 4.5 总结 以上简要叙述了 PointNet (SSG) 在 ScanNet 数据集上的...
可以先运行一遍官方的 3dssd 的config，然后在 work_dirs 找到其完整的配置文件，复制到创建的配置文件...
然后再改一些超参:比如 lr、batch_size 、max_epochs、val_interval 等。val_interval 表示每训练多少个 epoch 验证一次结果。 mmdet3d 官方在训练的时候会每过几个 epoch 进行一次 val 验证,但是验证需要编写 Metric 类,这部分笔者还没仔细研究,因此笔者训练的时候不进行验证,把一切关于 val 的内容注释,否则会报...
具体步骤如下：1.准备数据集 将数据集按照标准目录结构组织：├── data│ ├── annotations│ ...