extract_feat(points, img_metas) # 主要是调用 bbox_head 内部的 forward_train 方法,得到 head 输出 outs = self.bbox_head(x) loss_inputs = outs + (gt_bboxes_3d, gt_labels_3d, img_metas) # 将 head 部分的输出和数据的 label 送入计算 loss losses = self.bbox_head.loss( *loss_...
BBoxHead类继承自nn.Module类,定义在\mmdet\models\roi_heads\bbox_heads\bbox_head.py中,其作用是输出ROI Pooling的分类和回归值. importtorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as Ffrommmcv.runnerimportauto_fp16, force_fp32fromtorch.nn.modules.utilsimport_pairfrommmdet.coreimportbuild_bbo...
BBoxHead类继承自nn.Module类,定义在\mmdet\models\roi_heads\bbox_heads\bbox_head.py中,其作用是输出ROI Pooling的分类和回归值. importtorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as Ffrommmcv.runnerimportauto_fp16, force_fp32fromtorch.nn.modules.utilsimport_pairfrommmdet.coreimportbuild_bbo...
2.1.7 BBox Encoder 2.1.8 Loss 2.1.9 Training tricks 2.2 测试核心组件 2.2.1 BBox Decoder 2.2.2 BBox PostProcess 2.2.3 Testing tricks 2.3 训练测试算法流程 2.3.1 bbox_head.forward_train 2.3.2 bbox_head.get_bboxes 3 总结 文@000007 0 摘要 大家好,今天我们将开启新的解读篇章,本系列解读...
extract_feat(points, img_metas) # 主要是调用 bbox_head 内部的 forward_train 方法,得到 head 输出 outs = self.bbox_head(x) loss_inputs = outs + (gt_bboxes_3d, gt_labels_3d, img_metas) #将 head 部分的输出和数据的 label 送入计算 loss losses = self.bbox_head.loss( *loss_input...
bbox_head=dict( # RoIHead 中 box head 的配置. type='Shared2FCBBoxHead', # bbox head 的类别,更多细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/models/roi_heads/bbox_heads/convfc_bbox_head.py#L177。 in_channels=256, # bbox head 的输入通道。 这与 roi_extra...
ConvFCBBoxHead类定义在\mmdet\models\roi_heads\bbox_heads\convfc_bbox_head.py中,其作用是对共享特征层进行卷积和全连接操作,然后在forward到BBoxHead类中,而且也继承自BBoxHead类.convfc_bbox_head.py还包含了Shared2FCBBoxHead和Shared4Conv1FCBBoxHead两个类. ...
SingleStageDetector ===def forward_train(...):super(SingleStageDetector, self).forward_train(img, img_metas)# 先进行 backbone+neck 的特征提取x = self.extract_feat(img)# 主要是调用 bbox_head 内部的 forward_train 方法losses = self.bbox_head.forward_train(x, ...)return losses 如果再往...
roi_head整合:bbox_roi_extractor, bbox_head, mask_roi_extractor ,mask_head四个字段整合至roi_head下,而不再与rpn_head等平级出现 代码语言:txt 复制 # v1 bbox_roi_extractor=dict( ... ), bbox_head=[ ... ] mask_roi_extractor=dict( ...
# 主要是调用 bbox_head 内部的 forward_train 方法,得到 head 输出outs = self.bbox_head(x)loss_inputs = outs + (gt_bboxes_3d, gt_labels_3d, img_metas)# 将 head 部分的输出和数据的 label 送入计算 losslosses = self.bbox_head.loss(*loss_inputs, gt_bboxes_ignore=gt_bboxes_...