[1].switch_epoch = max_epochs - num_epochs_stage2 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 ...
上面代码第3行中的0.8不可以改为1,因为val没有数据的话使用mmdetions训练会报错 2.5 运行voc_make.py,生成ImageSets/Main下的train.txt和val.txt python /usr/src/mmdetection-main/data/voc_make.py 2.6 由于我们想要训练我们自己的类别,所以需要创建自己的类别列表 ...
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...
evaluator= val_evaluatordefault_hooks= dict(checkpoint=dict(interval=10, max_keep_ckpts=2, save_best='auto'),# The warmup_mim_iter parameter is critical.# The default value is 1000 which is not suitable for cat datasets.param_scheduler=dict(max_epochs=max_epochs, warmup_mim_iter=10),lo...
test_evaluator = val_evaluator default_hooks = dict( checkpoint=dict(interval=10, max_keep_ckpts=2, save_best='auto'), # The warmup_mim_iter parameter is critical. # The default value is 1000 which is not suitable for cat datasets. ...
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...
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...
Note: We only provide an implementation for KITTI style evaluation for the customized dataset. It should be included in the dataset config: val_evaluator=dict(type='KittiMetric',ann_file=data_root+'custom_infos_val.pkl',# specify your validation pkl infometric='bbox')...
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...
以上两段代码的比较,主要区别在于引用文件不同、有无val_evaluator和test_evaluator设置、有无model.roi_head和param_scheduler设置 用预训练的 FCOS 训练自定义的 Faster R-CNN 预训练不仅加快了训练的收敛速度,而且提高了检测器的性能。因此,我们在这里给出一个例子来说明如何使用预训练的 FCOS 作为 RPN 来加速训...