那么在这一层的build_from_cfg函数中,obj_cls指的是<class 'mmdet3d.datasets.nuscenes_dataset.NuScenesDataset'>,也就是要构建这个类,然后返回去。 再往里走看这个NuScenesDataset类的构造函数,它的基类是Custom3DDataset 而且这里面就有pipeline参数了,如果在图中它执行父类构造函数的时候停下来来看这个pipeline,可...
上述配置文件中,dataset_type表示读取coco格式的数据集。data_root是数据集存储路径。train_pipline用于图像增强函数的参数文件。 2.2. CocoDataset初始化 mmdetection中使用build_dataset函数来完成dataset实例化。 datasets = [build_dataset(cfg.data.train)] 这里内部build_dataset实质上内部调用了build_from_cfg函数(...
train() runner = Runner( train_dataloader=dict( batch_size=32, sampler=dict( type='DefaultSampler', shuffle=True), dataset=torchvision.datasets.CIFAR10(...), collate_fn=dict(type='default_collate') ) ) 在这种情况下,数据加载器会在实际被用到时,在执行器内部被构建。 更多DataLoader与 build_...
data_root是数据集存储路径。train_pipline用于图像增强函数的参数文件。 2.2. CocoDataset初始化 mmdetection中使用build_dataset函数来完成dataset实例化。 datasets = [build_dataset(cfg.data.train)] 1. 这里内部build_dataset实质上内部调用了build_from_cfg函数(这一块我不介绍了,要不太冗余了,主要理...
from mmdet.datasets import build_dataset # config文件路径 CONFIG_FILE = '/home/kevin/mmlab/mmdetection/tools/others_ct/r18/mask_rcnn_r18_fpn_1x_coco.py' # test.py得到的pkl文件路径 RESULT_FILE = '/home/kevin/mmlab/mmdetection/tools/r18_result.pkl' ...
from mmdet.datasets.builderimportDATASETSfrom mmdet.datasets.customimportCustomDataset from mmcvimportConfig from mmdet.apisimportset_random_seed from mmdet.datasetsimportbuild_dataset from mmdet.modelsimportbuild_detector from mmdet.apisimporttrain_detector ...
model=build_detector(cfg.model,...)#6.初始化 datasets #===mmdet/apis/train.py===#1.初始化 data_loaders ,内部会初始化 GroupSampler data_loader=DataLoader(dataset,...)#2.基于是否使用分布式训练,初始化对应的 DataParallelifdistributed:model=MMDistributedDataParallel(...)else:model=MMDataParallel...
build_dataset()位于mmdet/datasets/builder.py,它的定义如下: defbuild_dataset(cfg,default_args=None):ifisinstance(cfg,(list,tuple)):dataset=ConcatDataset([build_dataset(c,default_args)forcincfg])elifcfg['type']=='RepeatDataset':dataset=RepeatDataset(build_dataset(cfg['dataset'],default_args),cfg...
了解配置文件对掌握mmdetection至关重要。配置文件通常包含模型结构、训练配置和测试配置等信息，执行train.py时，主要依赖配置文件中的参数进行模型训练。以博主的实际操作为例，通过命令行执行训练过程，主要参数为配置文件路径。配置文件加载到模型中后，根据配置文件指示的数据集路径，调用build_dataset()加载...
dataset配置为准备的自定义数据集 schedule配置训练的lr及迭代轮次total_epochs runtime可配置checkpoint间隔多少存一个。默认 1 epoch 1 个,空间不够用😶 配置可对照__base__的内容覆盖修改,更多说明见官方文档。 训练模型 # single-gpu trainingpython tools/train.py \ ...