8 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
下图是val_evaluator = dict()里面的参数修改方式,test_evaluator = dict()里面的参数修改方式相同。 上面的图片所示代码位置处修改文件路径,所示为文件路径。 第六步:修改mmdetection-master/configs/_base_/schedules/下的schedule_1x.py程序里的参数 下面的是训练轮数,设置的是200轮。 原文中8个GPU,学习率为0....
cfg.val_evaluator.ann_file = cfg.data_root+'/'+'COCO_motorcycle (pixel).json'cfg.val_evaluator.metric = ['segm'] cfg.test_evaluator = cfg.val_evaluator cfg.default_hooks.checkpoint = dict(type='CheckpointHook', interval=10, max_keep_ckp...
data_prefix=dict(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...
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...
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),...
val_evaluator = dict( type='KittiMetric', ann_file='data/kitti/kitti_infos_val.pkl', metric='bbox', backend_args=None) test_evaluator = dict( type='KittiMetric', ann_file='data/kitti/kitti_infos_val.pkl', metric='bbox', backend_args=None) ...
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...
所有和评估相关的参数在相应的数据集配置的test_evaluator中设置。例如test_evaluator = dict(type='KittiMetric', ann_file=data_root + 'kitti_infos_val.pkl', pklfile_prefix=None, submission_prefix=None) 参数: type:相对应的评价指标名,通常和数据集相关联。
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 = dict(max_epochs=max_epochs, val_interval=10) ...