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...
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 这个比 two-stage head 模块简单,因为其只有第一个 stage,对应的函数是 self.bbox_head.forward_train。 (2) 测试流程 调用MMDataParallel 或 MMDistributedDataParallel ...
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_inputs, gt_bboxes_ignore=gt_bboxes_ignore) return losses (4) 调用 model 中的 _parse_losses 方法 #=== mmdet...
x=self.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 ...
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_extrac...
backbone: 通常是FCN网络,用于提取特征图,例如ResNet。neck: backbones 和 heads之间的部分, 例如FPN, ASPP.head: 用于特定任务的部分,例如bbox 预测 和 mask 预测.roi 提取器: 用于从特征图中提取特征部分,例如RoI Align。我们还使用上述组件编写了一些通用的检测管道,例如SingleStageDetector 和 TwoStageDetector...
虽然head 部分的网络构建比较简单,但是由于正负样本属性定义、正负样本采样和 bbox 编解码模块都在 head 模块中进行组合调用,故 MMDetection 中最复杂的模块就是 head。在最后的整体流程部分会对该模块进行详细分析。 Enhance Enhance 是即插即用、能够对特征进行增强的模块,其具体代码可以通过 dict 形式注册到 backbon...
MMdetection 代码阅读 RoI head: Shared2FCBBoxHead 要理解mmdetection的训练流程,首先得先理清楚mmcv中的runner和hook的作用。参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/369826931 训练/验证调用关系: tools/train.py -> api/train.py -> runner.run() -> EpochBasedRunner.train() / val() -> run_iter()...
允许的值取决于数据集,例如proposal_fast,proposal,bbox,segm可用于COCO和mAP,recall为PASCAL VOC。--show：如果指定,检测结果将绘制在图像上并显示在新窗口中。它仅适用于单个GPU测试,并用于调试和可视化。请确保GUI在你的环境中可用,否则你可能会遇到类似cannot connect to X server的错误。如果要评估数据集,请不...