val_evaluator = dict(ann_file=data_root + 'annotations/test.json') test_evaluator = val_evaluator # 一些打印设置修改 default_hooks = dict( checkpoint=dict(interval=10, max_keep_ckpts=2, save_best='auto'), # 同时保存最好性能权重 logger=dict(type='LoggerHook', interval=5)) train_cfg ...
val_evaluator– 用于计算验证指标的评估器对象。 它可以是一个字典或一个字典列表来构建一个评估器。 如果指定,还应指定 val_dataloader。 默认为无。 test_evaluator– 用于计算测试步骤指标的评估器对象。 它可以是一个字典或一个字典列表来构建一个评估器。 如果指定,还应指定 test_dataloader。 默认为无。 de...
在3.x 版本中,模型精度评测不再与数据集绑定,而是通过评测器(Evaluator)来完成。评测器配置分为 val_evaluator 和 test_evaluator 两部分,其中 val_evaluator 用于验证集评测,test_evaluator 用于测试集评测,对应 2.x 版本中的 evaluation 字段。下表列出了 2.x 版本与 3.x 版本中的评测器的对应关系: 评测指...
cfg.test_evaluator = cfg.val_evaluator cfg.default_hooks.checkpoint = dict(type='CheckpointHook', interval=10, max_keep_ckpts=2, save_best='auto')cfg.default_hooks.logger.interval =20 cfg.custom_hooks[1].switch_epoch =300- cfg.stage2_nu...
(type='SGD', lr=0.001, momentum=0.9, weight_decay=0.0001))#可以改变超参数等,这里我变的是lr val_evaluator = dict(ann_file=data_root + 'new_anno/new_valid.json')#修改评价指标 test_evaluator = val_evaluator load_from = 'faster_rcnn_r101_fpn_1x_coco_20200130-f513f705.pth'#这个是在...
(img='images/'))) test_dataloader = val_dataloader _base_.optim_wrapper.optimizer.batch_size_per_gpu = train_batch_size_per_gpu val_evaluator = dict(ann_file=data_root + 'annotations/test.json') test_evaluator = val_evaluator default_hooks = dict( checkpoint=dict(interval=10, max_keep...
(pts='points'), ann_file='custom_infos_val.pkl', # specify your validation pkl info pipeline=test_pipeline, modality=input_modality, test_mode=True, metainfo=metainfo, box_type_3d='LiDAR')) val_evaluator = dict( type='KittiMetric', ann_file=data_root + 'custom_infos_val.pkl', # ...
首先放上两个教程 chg0901:使用MMDetection3.x 在Balloon气球数据集上训练并对视频进行实例分割和制作成...
update_pkl_infos('nuscenes', out_dir=out_dir, pkl_path=info_val_path) create_groundtruth_database(dataset_name, root_path, info_prefix, f'{info_prefix}_infos_train.pkl') def lyft_data_prep(root_path, info_prefix, version, max_sweeps=10): """Prepare data related to Lyft datas...
信息收集和打印defcollect_env():"""Collect the information of the running environments."""env_info=collect_base_env()env_info['MMDetection']=f'{mmdet.__version__}+{get_git_hash()[:7]}'returnenv_infoif__name__=='__main__':forname,valincollect_env().items():print(f'{name}:{val...