data pipeline model iteration pipeline data pipeline 依然是非常传统的使用,我们使用Dataset和DataLoader来使用多线程进行数据的加载。Dataset将会返回一个与模型前向方法相对应的数据字典。因为在目标检测中数据可能不是相同的尺寸(例如图形尺寸,bbox的尺寸等),我们引入了一个新的DataContainer类型来帮助收集与分类这些不...
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 training python tools/train.py \ configs/voc_cat/faster_rcnn_r50_fpn_1x_voc_cat.py \ --work-dir _train_voc_cat # multi-gpu tr...
config配置文件: _base_ = ['../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py','../_base_/datasets/voc0712_val.py', # 只更改了这个voc数据集的配置文件'../_base_/default_runtime.py']model = dict(roi_head=dict(bbox_head=dict(num_classes=20)))# optimizeroptimizer = dict(type='SGD', lr...
datasets = [build_dataset(cfg.data.train)] if len(cfg.workflow) == 2: #是否添加验证集 datasets.append(build_dataset(cfg.data.val)) # 4.将模型,数据集和配置传进训练函数; train_detector( model, datasets, cfg, distributed=distributed, validate=args.validate, timestamp=timestamp, meta=m...
img_prefix=data_root + 'val2017/', # 同上 img_scale=(1333, 800), # 同上 img_norm_cfg=img_norm_cfg, # 同上 size_divisor=32, # 同上 flip_ratio=0, # 同上 with_mask=False, # 同上 with_crowd=True, # 同上 with_label=True), # 同上 ...
用户可以通过 train_dataloader.dataset,val_dataloader.dataset 和test_dataloader.dataset 来设置数据集的配置,它们分别对应 2.x 版本中的 data.train,data.val 和data.test。 原配置 data = dict( samples_per_gpu=2, workers_per_gpu=2, train=dict( type=dataset_type, ann_file=data_root + 'annotations...
用户可以通过 train_dataloader.dataset,val_dataloader.dataset 和test_dataloader.dataset 来设置数据集的配置,它们分别对应 2.x 版本中的 data.train,data.val 和data.test。 原配置 data = dict( samples_per_gpu=2, workers_per_gpu=2, train=dict( type=dataset_type, ann_file=data_root + 'annotations...
import argparse import glob import multiprocessing as mp import os import time import cv2 import tqdm import os from detectron2.config import get_cfg from detectron2.data.detection_utils import read_image from detectron2.utils.logger import setup_logger from predictor import VisualizationDemo import ...
然后，在mmdetection目录下新建data文件夹，并将自定义的数据集放入新创建的data文件夹中。接下来，需要修改配置文件以适应自定义数据集。这包括修改数据配置文件中的类别定义以及模型配置文件中的模型参数。具体而言，修改mmdet/datasets/coco.py文件，确保CLASSES内容对应自定义数据集的类别，并且与annotations...
data = dict( imgs_per_gpu=2, workers_per_gpu=3, train=dict( type=dataset_type, ann_file=data_root + 'first_pinggai/bottle/annotations/instances_train2017.json', img_prefix=data_root + 'first_pinggai/bottle/images/train2017/',