class CLIP(BaseModel): def __init__(self, vision_backbone: dict, projection: dict, text_backbone: dict, tokenizer: dict, vocab_size: int, transformer_width: int, proj_dim: int, context_length: int = 77, data_pr
data_preprocessor:原本是模型model的变量,在mmpretrain中可以单独拿出来,主要功能是网络拿到数据之前对数据的一些操作(归一化,bgr转rgb等操作)。 train_pipeline/test_pipeline/val_pipeline:训练/测试/验证流程,将训练/测试/验证前的一些数据处理写道这个列表中,包括读取图像,数据增强的操作 train_dataloader/test_datal...
dataset_type = 'ImageNet' data_preprocessor = dict( num_classes=3, # 注意修改类别数 # RGB format normalization parameters mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], # convert image from BGR to RGB to_rgb=True, ) # 根据项目需要选择合适的数据增强方式 train_pipeline = ...
data_preprocessor：原本是模型model的变量，在mmpretrain中可以单独拿出来，主要功能是网络拿到数据之前对数据的一些操作（归一化，bgr转rgb等操作）。train_pipeline/test_pipeline/val_pipeline：训练/测试/验证流程，将训练/测试/验证前的一些数据处理写道这个列表中，包括读取图像，数据增强的操作。train_d...
data_preprocessor = dict( mean=[ 125.307, 122.961, 113.8575, ], num_classes=10, std=[ 51.5865, 50.847, 51.255, ], to_rgb=False) dataset_type = 'CIFAR10' default_hooks = dict( checkpoint=dict(interval=1, type='CheckpointHook'), ...
因为需要对模型进行可解释分析,需要安装grad-cam包,mmcv的安装方式在我前面的mmdetection和mmsegmentation教程中都有写到。这里不再提 mmpretrain安装方法最好是使用git,如果没有git工具,可以使用mim install mmpretrain 最后在项目文件夹下新建checkpoint、outputs、data文件夹,...
[Improve] Speed up data preprocessor. (#1064) Bug Fixes Fix the torchserve. (#1143) Fix configs due to api refactor ofnum_classes. (#1184) Update mmcls2torchserve. (#1189) Fix forinference_modelcannot get classes information in checkpoint. (#1093) ...
data_preprocessor = dict( num_classes=2, # RGB format normalization parameters mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], # convert image from BGR to RGB to_rgb=True, ) train_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), ...
dataset_type='ImageNet'# 预处理配置data_preprocessor=dict(num_classes=1000,mean=[123.675,116.28,103.53],std=[58.395,57.12,57.375],to_rgb=True,)train_pipeline=[dict(type='LoadImageFromFile'),dict(type='RandomResizedCrop',scale=224,backend='pillow'),dict(type='RandomFlip',prob=0.5,direction=...
data_preprocessor = dict( # 输入的图片数据通道以 'RGB' 顺序 mean=[123.675, 116.28, 103.53], # 输入图像归一化的 RGB 通道均值 std=[58.395, 57.12, 57.375], # 输入图像归一化的 RGB 通道标准差 to_rgb=True, # 是否将通道翻转,从 BGR 转为 RGB 或者 RGB 转为 BGR ...