frommmrotate.datasetsimportDOTADatasetdata_root=r'D:\Trial\MMRotate\mmrotate-1.x\mmrotate-1.x\DOTA\train'data=DOTADataset(data_root=data_root,ann_file='labelTxt/',data_prefix=dict(img_path='images/'),filter_cfg=dict(filter_empty_gt=True),pipeline=[]) 创建data之后便可直接调用data[0]验...
(img='train2017/'), filter_cfg=dict(filter_empty_gt=True, min_size=32), pipeline=train_pipeline, backend_args=backend_args)) val_dataloader = dict( batch_size=1, num_workers=2, persistent_workers=True, drop_last=False, sampler=dict(type='DefaultSampler', shuffle=False), dataset=dict(...
那么在这一层的build_from_cfg函数中,obj_cls指的是<class 'mmdet3d.datasets.nuscenes_dataset.NuScenesDataset'>,也就是要构建这个类,然后返回去。 再往里走看这个NuScenesDataset类的构造函数,它的基类是Custom3DDataset 而且这里面就有pipeline参数了,如果在图中它执行父类构造函数的时候停下来来看这个pipeline,可...
判断是否需要 filter empty gt (empty gt 指的是该 img idx 完全没有 gt data),如果需要并且符合 empty 的定义则返回空,否则返回 example. 因为每次 pipeline 的末尾都会包含 DefaultBundlexx 这一步,是将 tensor 封装成 DataContainer 类,因此 example 里面具体包含的数据类别是 DataContainer 而不是 tensor ...
filter_low_score=False), init_cfg=None) # dataset settings img_norm_cfg = dict( mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True) train_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), dict( type='LoadPanopticAnnotations', ...
self.paramwise_cfg={}ifparamwise_cfg is Noneelseparamwise_cfg # 这是优化器本身配置 self.base_lr=optimizer_cfg.get('lr',None)self.base_wd=optimizer_cfg.get('weight_decay',None)defadd_params(self,params,module,prefix='',is_dcn_module=None):# 这些参数很重要 ...
warnings.simplefilter('once') warnings.warn('Class names are not saved in the checkpoint\'s ' 'meta data, use COCO classes by default.') model.CLASSES = get_classes('coco') model.cfg = config # save the config in the model for convenience ...
MMDetection3D 对于点云 3D 检测提供了很多常用的 pipeline 模块,比如 GlobalRotScaleTrans(点云的旋转缩放)、PointsRangeFilter / ObjectRangeFilter(限定了点云和物体的范围)、PointShuffle(打乱点云数据);而对于单目 3D 检测基本就是直接调用 MMDetection 的数据处理模块,比如 Resize (图片缩放)、Normalize (正则化)...
optimizer = dict(type='AdamW',lr=0.0001,weight_decay=0.0001,paramwise_cfg=dict(custom_keys={'backbone': dict(lr_mult=0.1, decay_mult=1.0)})) 上述配置的意思是给 DETR 算法中的 backbone 部分的初始化学习率全部乘上 0.1,也就是 backbone 学习率比 head 部分学习率小 10 倍。同样的,可以參考 Swi...
一、跑通 COCO 数据集整套流程 程序入口: 单 GPU 训练: train.py 核心如下: 1. 读取配置文件 2. 创建模型 3. 创建数据集 cfg.data.tr...