然后我们就能够在 work_dirs/yolov3_mobilenetv2_8xb24-320-300e_coco 文件夹里找到完整的配置文件(yolov3_mobilenetv2_8xb24-320-300e_coco.py)。 然后我们点击配置文件,为了让模型能够顺利训练,我们主要修改的就是 dataset_type 以及 num_classes(数据格式已经在前面转换中完成),我们可以点击 Ctrl+F 找到这部...
dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']), ] 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...
( type='LoadAnnotations3D', with_bbox_3d=False, with_label_3d=False, with_seg_3d=True, seg_3d_dtype='np.int32', seg_offset=2**16, dataset_type='semantickitti'), dict(type='PointSegClassMapping'), dict( type='RandomChoice', transforms=[ [ dict( type='LaserMix', num_areas=[3,...
type=dataset_type, ann_file=data_root + 'annotations/train_via_region_data.json', img_prefix=data_root + 'train2017/', pipeline=train_pipeline), val=dict( type=dataset_type, ann_file=data_root + 'annotations/val_via_region_data.json', img_prefix=data_root + 'val2017/', pipeline=tes...
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。 AI检测代码解析 datasets = [build_dataset(cfg.data.train)] ...
那么就要进去看build_dataset是做了啥 因为config里面写的data的type是type='CBGSDataset',所以会先走第39行,然后再次调用该函数,再走第43行。 然后就是进入build_from_cfg函数了, 它最重要的代码就是截图所示,本质上是: 从args中移除键'type'并获取其值obj_type。
type='ShiftScaleRotate', shift_limit=0.0625, scale_limit=0.0, rotate_limit=180, interpolation=1, p=0.5), # dict( # type='RandomBrightnessContrast', # brightness_limit=[0.1, 0.3], # contrast_limit=[0.1, 0.3], # p=0.2), # dict( ...
_base_='./faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'model=dict(backbone=dict(norm_cfg=dict(requires_grad=False),norm_eval=True,style='caffe',init_cfg=dict(type='Pretrained',checkpoint='open-mmlab://detectron2/resnet50_caffe')))# use caffe img_norm ...
type=dataset_type, ann_file=data_root + 'annotations/train.json', img_prefix=data_root + 'train/', pipeline=train_pipeline ) ``` ### 2.模型配置 接下来,需要指定使用的检测模型和相应的超参数。mmdetection包括了多种经典的目标检测模型,如Faster R-CNN、SSD等。可以根据具体任务的需求来选择合适的...
数据配置 data = dict( samples_per_gpu=2, # batch_size大小 workers_per_gpu=2, # 每个GPU的线程数, 影响dataload的速度 # 2.1 训练集配置 train=dict( type='CocoDataset', ann_file='data/coco/annotations/instances_train2017.json', img_prefix='data/coco/train2017/', # 数据预处理步骤 ...