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...
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 RPN 来加速...
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...
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...
test_evaluator = val_evaluator # Testing evaluator config train_cfg = dict( type='EpochBasedTrainLoop', # The training loop type. Refer to https://github.com/open-mmlab/mmengine/blob/main/mmengine/runner/loops.py max_epochs=12, # Maximum training epochs ...
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),...
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...
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) ...
test_evaluator = val_evaluator # inference on test dataset and # format the output results for submission. test_dataloader = dict( batch_size=1, num_workers=2, persistent_workers=True, drop_last=False, sampler=dict(type='DefaultSampler', shuffle=False), ...