# data_prefix=dict(sub_data_root='VOC2012/'), # filter_cfg=dict( # filter_empty_gt=True, min_size=32, bbox_min_size=32), # pipeline=train_pipeline, # backend_args=backend_args) ]))) val_dataloader = dict( batch_size=2, num_workers=2, persistent_workers=True, drop_last=False,...
AI代码解释 _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 img_norm_cfg=dict(mean=[103.530,...
data_prefix=dict(img=r'E:\mmdetection-main\jyzData\coco\images\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, sam...
cfg=Config.fromfile('./configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain_1x_coco.py') frommmdet.apisimportset_random_seed # Modify dataset type and path cfg.dataset_type='KittiTinyDataset' cfg.data_root='kitti_tiny/' cfg.data.test.type='KittiTinyDataset' cfg.data.test.data_root=...
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 ...
先看主要模型model,这里指定了backbone的结构,init_cfg为默认参数,后续载入模型会将其进行覆盖。 后面是train_pipeline和test_pipeline,定义了数据预处理的各种方式。 最后看第一行的_base_,这里相当于引用了另一个文件./faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py的内容 ...
注意,stack 是在 collate_fn 完成的,DataContainer 只是相当于为 tensor 多加了一些属性 load data 的过程: cfg 文件里的workers_per_gpu是用于 DataLoader 的,开多几个子进程作为 worker 实现数据读取以及预处理,加快数据加载的效率,而 batch size 仍然是由samples_per_gpu决定。
先看主要模型model,这里指定了backbone的结构,init_cfg为默认参数,后续载入模型会将其进行覆盖。 后面是train_pipeline和test_pipeline,定义了数据预处理的各种方式。 最后看第一行的_base_,这里相当于引用了另一个文件./faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py的内容 ...
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...
def _get_bboxes_single(self,...)# 遍历每个特征尺度输出分支for level_idx, (cls_score, bbox_pred, score_factor, priors) in \enumerate(zip(cls_score_list, bbox_pred_list,score_factor_list, mlvl_priors)):...# 步骤1results = filter_scores_and_topk(scores, cfg.score_thr, nms_pre,di...