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...
init_cfg=dict( # 表明backbone使用预训练参数,标注其位置 type='Pretrained', checkpoint='open-mmlab://detectron/resnet50_caffe')), # neck配置 neck=dict( type='FPN',# FPN特征融合neck in_channels=[256, 512, 1024, 2048],# FPN接受的channels,和backnone resnet的stage2-5的输出channels对应 out...
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...
当init_cfg 是一个字典时,type 字段就表示一种初始化器,它需要被注册到 WEIGHT_INITIALIZERS 注册器。我们可以通过指定 init_cfg=dict(type='Pretrained', checkpoint='path/to/ckpt') 来加载预训练权重,其中 Pretrained 为 PretrainedInit 初始化器的缩写,这个映射名由 WEIGHT_INITIALIZERS 维护;checkpoint 是 Pretr...
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 也进行了重构,包括 head 的模型结构以及 SSD 的 AnchorGenerator。 首先,对 head 的模型结构增加了更多定制化的接口,包括可以配置是否使用深度可分离卷积以及是否堆叠单个 level 下 ...
在model_cfg中为模型或其组件定义init_cfg,但⼦组件的init_cfg优先级更⾼,会覆盖⽗模块的init_cfg。 像往常一样构建模型,然后显式调⽤model.init_weights()⽅法,此时模型参数将会被按照配置文件写法进行初始化。 MMdetection 初始化工作流的高层 API 调用流程是: ...
cfg.model是一个dict 里面包含了 Backbone 比如说Resnet Neck 比如说FPN RPN_Head 这里涉及到anchor的操作 roi_extractor 比如说roi_pooling roi_align bbox_head 用来loc和cls cfg.train_cfg包含了各种各样的参数 rpn_proposals iou_thr 之类 cfg.test_cfg同理 ...
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, ...
train_cfg (dict): Training config of anchor head. test_cfg (dict): Testing config of anchor head."""#noqa: W605def__init__(self, num_classes, in_channels, feat_channels=256, anchor_generator=dict( type='AnchorGenerator', scales=[8, 16, 32], ...
from.registryimportBACKBONES,NECKS,ROI_EXTRACTORS,HEADS,DETECTORSdefbuild_detector(cfg,train_cfg=None,test_cfg=None):returnbuild(cfg,DETECTORS,dict(train_cfg=train_cfg,test_cfg=test_cfg)) 在build_detector()中有一个DETECTORS这是一个注册器,里面保存了所有支持的detector。具体的实现方式和Python装饰器有...