x=self.extract_feat(points,img_metas)# 主要是调用 bbox_head 内部的 forward_train 方法,得到 head 输出 outs=self.bbox_head(x)loss_inputs=outs+(gt_bboxes_3d,gt_labels_3d,img_metas)# 将 head 部分的输出和数据的 label 送入计算 loss losses=self.bbox_head.loss(*loss_inputs,gt_bboxes...
featmap_sizes, img_metas, device=device) 代码下面插入: 代码写的比较随意,请见谅。可以得到如下显示: 2RPN正样本anchor相关分析 前段时间,有位知乎友问我一个问题:请问一下降低RPN、RCNN的IOU阈值会有什么影响吗? 这是一个非常好的问题,我们一直习惯了用默认值,所以我想通过可视化分析看下有没有办法基于不同...
meta_keys: img_meta[key] = results[key] data['img_metas'] = DC(img_meta, cpu_only=True) # 被封装进DataContainer for key in self.keys: data[key] = results[key] # 获取与任务相关的信息 img, img_bbox,gt_labels,gt_masks return data BitmapMasks类位于mmdet/core/mask/structures.py,...
inputs,kwargs=self.scatter(inputs,kwargs,self.device_ids)由于MMDataParallel复写了这个函数,故实际调用依然是MMDataParallel自己的scatter,作用也就是把 带dc格式的数据去掉,变成tensor3.然后调用model本身的forward,位于base.py里面ifreturn_loss:returnself.forward_train(img,img_metas,**kwargs)else:returnself....
(points, img_metas)# 主要是调用 bbox_head 内部的 forward_train 方法,得到 head 输出outs = self.bbox_head(x)loss_inputs = outs + (gt_bboxes_3d, gt_labels_3d, img_metas)# 将 head 部分的输出和数据的 label 送入计算 losslosses = self.bbox_head.loss(*loss_inputs, gt_bboxes_...
a= np.asarray(dummy_img(), dtype=np.float32) img_tensors=torch.from_numpy(a)print(img_tensors) results= _model(return_loss=False, rescale=False, img=[img_tensors], img_metas=[img_metas])print(results) exit(10)forjj, metainenumerate(img_metas):#print(meta)img_filepath = meta['...
(loss=loss, log_vars=log_vars, num_samples=len(data['img_metas']))return outputsdef forward(self, img, img_metas, return_loss=True, **kwargs):if return_loss:# 训练模式return self.forward_train(img, img_metas, **kwargs)else:# 测试模式return self.forward_test(img, img_metas, **...
cfg.max_per_img)returndet_bboxes, det_labels @force_fp32(apply_to=('bbox_preds', ))defrefine_bboxes(self, rois, labels, bbox_preds, pos_is_gts, img_metas):"""Refine bboxes during training. Args: rois (Tensor): Shape (n*bs, 5), where n is image number per GPU, ...
Assuming all your input data is uniformly formatted, you can manually create the dict and construct your ownimg_metaslist. I set a breakpoint in a function containingimg_metasand copied one of the results. _img_metas = { 'ori_shape': (480, 640, 3), 'img_shape': (480, 640, 3),...
定义在formating.py中,这一步就是把img、bboxes、labels转换为tensor,再转换为DataContainer。 8、Collect 定义在formating.py中,把一些标注信息插入到results[‘img_metas’] 二、代码中pipeline调用过程 然后,介绍pipeline处理数据过程中代码的一些细节问题: ...