AI代码解释 _base_=['./minkunet34_w32_torchsparse_8xb2-laser-polar-mix-3x_semantickitti.py']model=dict(data_preprocessor=dict(batch_first=True),# 注意不同稀疏卷积后端的batch_size所在维度 backbone=dict(sparseconv_backend='spconv
data_preprocessor–BaseDataPreprocessor的预处理配置。 如果model参数是一个字典并且不包含键data_preprocessor,则将参数设置为model字典的data_preprocessor。 默认为无。 load_from– 要从中加载的检查点文件。 默认为无。 resume– 是否恢复训练。 默认为假。 如果resume为 True 且load_from为 None,则自动从work_d...
train_step在如下位置,其中运行了 data_preprocessor, 后运行 self._run_forward image.png 我们来看看 _run_forward的源码,results = self(**data, mode=mode) 这句话的意思就是调用自己模型 def __call__(方法,我们同时可以看到这个 self 就是CascadeRCNN 模型。 image.png 为什么 self(**data, mode=mo...
DataPreprocessor 模块的配置位于 model.data_preprocessor 中,它用于对输入数据进行预处理,例如对输入图像进行归一化,将不同大小的图片进行 padding 从而组成 batch,将图像从内存中读取到显存中等。这部分配置取代了原本存在于 train_pipeline 和 test_pipeline 中的 Normalize 和Pad。 原配置 # 图像归一化参数 img_...
data_preprocessor=dict( type='Det3DDataPreprocessor', voxel=True, voxel_layer=dict( max_num_points=5, # max_points_per_voxel point_cloud_range=point_cloud_range, voxel_size=voxel_size, max_voxels=(16000, 40000))), voxel_encoder=dict(type='HardSimpleVFE'), middle_encoder=dict( type='Sp...
# model settings model = dict( type='MaskRCNN', data_preprocessor=dict( type='DetDataPreprocessor', mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], bgr_to_rgb=True, pad_mask=True, pad_size_divisor=32), backbone=dict( type='ResNet', depth=50, num_stages=4, out_indic...
data_preprocessor=dict( type='DetDataPreprocessor', mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], bgr_to_rgb=True, pad_size_divisor=1), backbone=dict( type='ResNet', depth=50, num_stages=4, out_indices=(3, ), ...
由于目标检测框架往往比较复杂，为了进一步降低目标检测模型的训练门槛，商汤科技和香港中文大学开源了基于...
'Harbor') data = dict( samples_per_gpu=2, workers_per_gpu=2, train=dict( type=dataset_type, classes=classes, img_prefix=data_root + 'train/', ann_file=data_root + 'instancesonly_filtered_train.json', ), val=dict( type=dataset_type, classes=classes, img_prefix=data_root + 'val/...
一、分析官方yolov5逻辑 这里我以6.0版本为例。在优化器部分，官方的yolov5将网络的参数分为了group0...