dataset_type = 'CocoDataset' # 数据集类型 data_root = 'data/coco/' # 数据集根目录img_norm_cfg = dict( mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True) # 输入图像初始化,减去均值mean并处以方差std,to_rgb表示将bgr转为rgb data = dict( imgs_per_gpu=2, #...
RetinaNet 中用法是 norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True),表示通过 Registry 模式实例化 BN 类,并且设置为参数可学习。在 MMDetection 中会常看到通过字典配置方式来实例化某个类的做法, 底层是采用了装饰器模式进行构建,最大好处是扩展性极强,类和类之间的耦合度降低。 (4) style style='caffe' ...
norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=False), norm_eval=True, style='pytorch', init_cfg=dict(type='Pretrained', checkpoint='torchvision://resnet50')), 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 具体配置在mmdet/model/backbones中的resnet.py文件中 Neck特征融合模块 该模块实际上执行的是...
level_paddings=(1,1,1,1),# 设置不同 level 的卷积 padding l2_norm_scale=None,# 设置是否加上 l2 norm 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(typ...
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=[103.530,116.280,123.675],std=[1.0,1.0,1.0],to_rgb=False) ...
norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True), norm_eval=True,#网络风格style='pytorch'),#Neckneck=dict(#Neck类型为FPNtype='FPN',#输入的各个Stage的通道数in_channels=[256, 512, 1024, 2048],#输出的特征层通道数out_channels=256,#输出的特征层的数量num_outs=5),#RPN Headrpn_head=dict(#...
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, ...
_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 ...
4), strides=(1, 2, 1, 1), norm_cfg=norm_cfg, norm_eval=False, style=...
model=dict(type='MaskRCNN',pretrained='torchvision://resnet50',backbone=dict(type='ResNet',depth=50,num_stages=4,out_indices=(0,1,2,3),#使用resnet50作为主干网络,/4,/8,/16,/32作为FPN的输入frozen_stages=1,#stage 1及其之前层不进行参数更新,-1表示参数都更新norm_cfg=dict(type='BN',...