就是我们需要以类似于创建 Datasets 的方式创建一个 metainfo,将自己的 classes(标签类别)和 palette(调色板)写入,并且在 train_dataloader、val_dataloader 和 test_dataloader 里写入即可。 创建metainfo 写入train_dataloader 写入val_dataloader 写入test_dataloader 修改后我们再尝试在终端运行代码。 代码语言:javascri...
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./faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py的内...
其他test、val、trainval数据集的裁剪同理,只需修改 - -base_json参数为对应的配置文件即可。 裁剪的结果: 4.修改配置文件 数据集准备好之后,接下来,需要修改训练相关的配置信息:主要就是 tools/tain.py 中的相关参数修改,train.py文件如下: 两个主要的参数: - -config: 使用的模型文件 (我使用的是 faster ...
train_pipeline = [...] test_pipeline = [...] # 数据集(路径,类型,图片前缀等) data = dict( # 每个GPU的batch_size,注意不能让其超过显存 samples_per_gpu=2, # 每个GPU的workers workers_per_gpu=2, train=dict(...),, val=dict(...), test=dict(...) # 每隔interval个epoch会进行一次e...
3.3.1 train 或者 val 流程 3.3.2 test 流程 文@000007 0 摘要 在轻松掌握 MMDetection 整体构建流程(一)文中,重点分析了 MMDetection 框架中 Model 整体构建流程,但仅对 Model 算法组件方面进行深入分析,并未涉及整个框架训练和测试流程。本文核心内容是按照抽象到具体方式,从多个层次进行训练和测试流程深入解析,...
train_test_split(labelme_json, test_size=0.2, random_state=55) print(trainval_files) os.makedirs('train2017',exist_ok=True) os.makedirs('val2017',exist_ok=True) copy_image('train2017',trainval_files,'jpg') copy_image('val2017',test_files,'jpg') labelme2coco(trainval_files, '...
如果不是完全按照coco格式,需要修改加载图片路径 data里的train、val、test都需要修改 二:训练模型 python tools/train.py configs/yolox/yolox_l_8x8_300e_coco.py --resume-from *.pth --resume-from: 恢复继续训练 nohup python tools/train.py configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py --re...
从数据集的原始数据文件中读取数据,并且按指定的格式组织成 pickle 文件保存,在 data_converter 里有具体的各个数据集的转换方式。如果想用于训练\测试的数据内容没有发生修改,之后直接使用第一次生成的 pickle 文件即可。以KITTI 为例,具体的流程为:生成train , val , test 的 anno 文件 生成velodyne_reduced,...
注意:train/val和test的运行逻辑有区别: 在train或者val模式下,运行逻辑是: 1.首先在runner里面 outputs=self.model.train_step(data_batch,self.optimizer,**kwargs)2.其首先调用MMDataParallel.train_step,这个函数的核心功能就是把dc格式的数据去掉,变成tensor ...
test 流程如上图所示, 我们可以看见在 test 的时候流程相比 train / val 更为简单,没有调用 runner 对象。 1) 调用 model 中的 forward_test #=== mmdet/models/detectors/base.py/Base3DDetector ===def forward_test(self, points, img_metas, img=None, **kwargs):num_augs = len(points)if num...