_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=[103.530,116.280,123....
use_depthwise=True,# 设置是否使用深度可分离卷积模块 norm_cfg=dict(type='BN',eps=0.001,momentum=0.03),# 设置 norm layer act_cfg=dict(type='ReLU6'),# 设置激活函数 init_cfg=dict(type='TruncNormal',layer='Conv2d',std=0.03)),# 设置初始化方式 右滑查看完整代码 除了Neck 部分,SSD 的 head ...
在MMDetection中,所有的参数都使用字典dict的形式构建。 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...
type='BN', # 归一化层的类别,通常是 BN 或 GN。 requires_grad=True), # 是否训练归一化里的 gamma 和 beta。 norm_eval=True, # 是否冻结 BN 里的统计项。 style='pytorch', # 主干网络的风格,'pytorch' 意思是步长为2的层为 3x3 卷积, 'caffe' 意思是步长为2的层为 1x1 卷积。 init_cfg=dic...
init_cfg=dict( type='Pretrained', prefix='backbone.', checkpoint=checkpoint))) # 此处配置参数是最佳性能参数 optimizer = dict( _delete_=True, type='AdamW', lr=0.0002, weight_decay=0.05, paramwise_cfg=dict(norm_decay_mult=0., bypass_duplicate=True)) ...
init_cfg=dict(type='Pretrained', checkpoint='torchvision://resnet50')), #主干网络预训练权重 neck=dict( type='FPN', #neck层类型 in_channels=[256, 512, 1024, 2048], #输入的通道数,这与主干网络输出的通道数一致 out_channels=256, #输出的通道数,金字塔特征图每一层的输出通道 start_level=1...
在下图中,我们展示了经典管道。蓝色块是管道操作。随着管道的进行,每个操作员可以向结果字典添加新键(标记为绿色)或更新现有键(标记为橙色)。这些操作分为数据加载, 预处理, 格式化和测试时间扩充。这是Faster R-CNN的管道示例。img_norm_cfg = dict( mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, ...
2. 调整DenseHead结构： DenseHead的核心作用：在MMDetection中，DenseHead是单阶段模型的核心，包含抽象方法loss和get_bboxes。 接口调整：为了适应两阶段模型，DenseHead需要支持gt_labels=None和proposal_cfg。这意味着需要调整DenseHead的接口，使其能够处理没有真实标签的情况，并接受预选框配置。3. ...
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0') image = mmcv.imread('demo/demo.jpg',channel_order='rgb')result = inference_detector(model, image) from mmdet.registryimportVISUALIZERSvisualizer = VISUALIZERS.build(model.cfg...
其中提供了两种注册hook的方法,register_hook是传入一个实例化的HOOK对象,并将它插入到一个列表中,register_hook_from_cfg是传入一个配置项,根据配置项来实例化HOOK对象并插入到列表中。当然第二种方法又是MMLab的开源生态中定义的一种基础方法mmcv.build_from_cfg...