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/fa
# The new config inherits a base config to highlight the necessary modification _base_ = [ '../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py', '../_base_/datasets/coco_detection.py', '../_base_/schedules/schedule_1x.py', '../_base_/default_runtime.py' ] # We also need to change ...
在config_base_ 文件夹下有 4 个基本组件类型,分别是:数据集(dataset),模型(model),训练策略(schedule)和运行时的默认设置(default runtime)。 命名风格 {model}_[model setting]_{backbone}_{neck}_[norm setting]_[misc]_[gpu x batch_per_gpu]_{schedule}_{dataset} 1. {xxx} 是被要求的文件 [yyy...
一般来说,我们写配置文件都会继承default_runtime.py这个文件 _base_ = ['../_base_/default_runtime.py'] 这个文件的内容如下所示: checkpoint_config = dict(interval=5) # 每5个epoch保存一次权重# yapf:disablelog_config = dict(interval=50, # 每500个迭代就打印一次训练信息hooks=[dict(type='Text...
此外,在同级目录还有一个default_runtime.py文件,对运行环境,输出,hook等做出了规定,一般我们需要关注的只有前两行。 # checkpoints hook配置文件,每隔多少epoch保存一次pth文件 checkpoint_config = dict(interval=1) # 多少个样本输出一次hook信息,每隔多少epoch保存一次logger ...
lr=0.02for 8 GPUs and 2 img/gpu (batch size = 8*2 = 16), DEFAULT lr=0.08for 16 GPUs * 4 imgs/gpu _base_=['../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py','../_base_/datasets/coco_detection.py','../_base_/schedules/schedule_1x.py','../_base_/default_runtime.py']# optim...
default_runtime.py中可以设置每隔多少个epoch保存一次模型 同时,需要在mmdetection/configs/_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py 中修改num_classes bbox_head=dict( type='Shared2FCBBoxHead', in_channels=256, fc_out_channels=1024, roi_feat_size=7, num_classes=4, # 修改为自己的类别 bbox_coder...
_base_ = ['../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py','../_base_/datasets/coco_detection.py','../_base_/schedules/schedule_1x.py','../_base_/default_runtime.py']# optimizeroptimizer =dict(type='SGD', lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0001) ...
找到数据预处理相关的配置部分,找到’ImageToTensor’,并将其替换为’DefaultFormatBundle’。 保存文件并重新运行代码,即可解决该问题。 二、训练好的模型无法预测 在进行模型预测时,可能会遇到RuntimeError错误,提示类似于:Attempting to deserialize object on CUDA device 7 but torch.cuda.device_count() is 1. ...
基础配置文件在config/_base_中,有dataset, model, schedule,default_runtime四个部分,对应1.x版本单个配置文件的 不同部分。 0.2.2 使用预训练模型 将coco数据训练的模型作为CitySpace等数据预训练模型,需要做以下五处改动 继承基础配置文件 基础模型继承自mask_rcnn_r50_fpn,数据继承自cityscapes风格,训练schedules...