AI代码解释 dict(type='MultiScaleFlipAug',img_scale=(1333,800),flip=True,transforms=[dict(type='Resize',keep_ratio=True),dict(type='RandomFlip'),dict(type='Normalize',**img_norm_cfg),dict(type='Pad',size_divisor=32),dict(type='ImageToTensor',keys=['img']),dict(type='Collect',keys...
img_norm_cfg=dict(mean=[103.530,116.280,123.675],std=[1.0,1.0,1.0],to_rgb=False)train_pipeline=[dict(type='LoadImageFromFile'),dict(type='LoadAnnotations',with_bbox=True),dict(type='Resize',img_scale=[(1333,640),(1333,672),(1333,704),(1333,736),(1333,768),(1333,800)],multiscal...
# 1 单尺度,不保持宽高比dict(type='Resize',img_scale=(511,511),keep_ratio=False)# 2 单尺度,保持宽高比dict(type='Resize',img_scale=(1333,800),keep_ratio=True)# 3 多尺度,range 模式dict(type='Resize',img_scale=[(1333,640),(1333,800)],multiscale_mode='range',keep_ratio=True),# ...
imgs_per_gpu=2, # 每个gpu计算的图像数量 workers_per_gpu=2, # 每个gpu分配的线程数 train=dict( type=dataset_type, # 数据集类型 ann_file=data_root + 'annotations/instances_train2017.json', # 数据集annotation路径 img_prefix=data_root + 'train2017/', # 数据集的图片路径 img_scale=(1333...
img_scale缩放之后图像的最终尺度,keep_ratio保持宽高比(scale、scale_factor表示的缩放比例系数) 注意:当 keep_ratio 设置为 False 时候,输入的 img_scale 含义是 w,h, 输出尺度就是预设的输入尺度。当 keep_ratio 设置为 True 时候,输入的 img_scale 不区分 h,w,而是 min 和 max,输出会在保证宽高比不变...
keep_ratio=False时,直接按照config配置中的img_scale来缩放图片,大值代表长边,小值代表短边,不会保持原有图片比例。 2.多尺度输入: 假设配置信息为 train_pipeline = [ ... dict( type='Resize', img_scale=[(1333, 640), (1333, 800), (600,1080), (1200, 1000), (416,700)],multiscale_mode=...
如果设定为值，会从img_scale中随机选取一个值作为输入大小。而当设定为范围时，则需要分别从长边和短边的设定值中随机选取一个值作为新的img_scale。以例子中的设定值为例，首先从长边设定值[1333，1333，1080，1200, 700]和短边设定值[640，800，600，1000, 416]中随机选取长边和短边的值，...
57.375], to_rgb=True)train_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True), dict(type='Resize', img_scale=(1333, 800), keep_ratio=True), dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5), dict(type='Normalize', **img_norm_cfg)...
配置文件调用 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='LoadAnnotations', with_bbox=True), dict(type='Resize', img_scale=(1333, 800), keep_ratio=True), dict(type...
['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']) ]), # 2.2 验证集配置 val=dict( type='CocoDataset', ann_file='data/coco/annotations/instances_val2017.json', img_prefix='data/coco/val2017/', pipeline=[ dict(type='LoadImageFromFile'), dict( type='MultiScaleFlipAug', img_scale=(1333, 800)...