AI代码解释 _base_=['../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py','../_base_/datasets/coco_detection.py','../_base_/schedules/schedule_1x.py','../_base_/default_runtime.py'] 这个文件非常简单,直接调用了另外四个文件。 …/base/models/faster_rcnn_r50_fpn.py :包含faster_rcnn的整体结...
(lr=base_lr)) # 第二 stage 切换 pipeline 的 epoch 时刻也改变了 _base_.custom_hooks[1].switch_epoch = max_epochs - num_epochs_stage2 val_evaluator = dict(ann_file=data_root + 'annotations/test.json') test_evaluator = val_evaluator # 一些打印设置修改 default_hooks = dict( checkpoint...
和MMDetection 一脉相承,整个 MMDetection3D 的模块内部抽象流程也主要包括 Pipeline、DataParallel、Model、Runner 和 Hooks。如果对DataParallel、Runner 和 Hooks这三个抽象模块不熟悉的同学,我们非常推荐大家先参考轻松掌握 MMDetection 整体构建流程(二)这篇文章中的【第二层模块抽象】部分了解这些抽象概念。在这里我们重...
默认为无。 default_hooks– 挂钩以执行默认操作,例如更新模型参数和保存检查点。 默认挂钩是OptimizerHook、IterTimerHook、LoggerHook、ParamSchedulerHook和CheckpointHook。 默认为无。 custom_hooks– 执行自定义操作的挂钩,例如可视化管道处理的图像。 默认为无。 data_preprocessor–BaseDataPreprocessor的预处理配置。
(interval=50, hooks=[dict(type='TextLoggerHook')]) # 自定义hook配置 custom_hooks = [dict(type='NumClassCheckHook')] # 分布式训练配置 dist_params = dict(backend='nccl') # 日志级别 log_level = 'INFO' # 预训练模型路径 load_from = None # 模型断点 resume_from = None # Runner的工作...
cfg.default_hooks.checkpoint = dict(type='CheckpointHook', interval=10, max_keep_ckpts=2, save_best='auto')cfg.default_hooks.logger.interval =20 cfg.custom_hooks[1].switch_epoch =300- cfg.stage2_num_epochs cfg.train_cfg.max_epochs = c...
evaluator= val_evaluatordefault_hooks= dict(checkpoint=dict(interval=10, max_keep_ckpts=2, save_best='auto'),# The warmup_mim_iter parameter is critical.# The default value is 1000 which is not suitable for cat datasets.param_scheduler=dict(max_epochs=max_epochs, warmup_mim_iter=10),...
整个MMDetection3D 的模块内部抽象流程主要包括 Pipeline、DataParallel、Model、Runner 和 Hooks。 5.1 Pipeline 具体在 Pipeline 方面由于数据模态的不同,所以在数据处理过程中包含不同的信息。 上图展示了三个比较典型的 3D 检测 pipeline, 流程自上而下分别是点云 3D 检测、多模态 3D 检测和单目 3D 检测。
第二步:安装虚拟环境 第三步:安装torch和torchvision 第四步: 安装mmcv-full 第五步: 安装mmdetection 第六步:测试环境 第七步:训练-目标检测 7.1 准备数据集 7.2 检查数据集 7.3 训练网络 第一步:安装anaconda 参考教程:点击 第二步:安装虚拟环境
log_config = dict(interval=50, hooks=[dict(type='TextLoggerHook')]) dist_params = dict(backend='nccl') log_level = 'INFO' load_from = None resume_from = None workflow = [('train', 1)] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.