num_classes=12, in_index=1, norm_cfg=norm_cfg, concat_input=False, align_corners=False, loss_decode=dict( type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=1.0)), dict( type='FCNHead', in_channels=32, channels=64, num_convs=2, num_classes=12, in_index=2, norm_cfg=norm_...
test_cfg=dict(mode='whole')) 这个文件是网络架构配置,type 是用 register 注册过类,根据 type 可以找到对应的类,也可以自己定义模型后使用 Registor 进行注册后,后面跟着参数是这个模型的参数,需要修改decode_head和auxiliary_head中的num_classes参数可数据集中的类别保持一致。 如果单 GPU 需要将将type='SyncB...
2) 准备自己数据集的配置文件,继承CustomDataset即可 更改CLASSES 和num_classes AI检测代码解析 from mmseg.datasets.builder import DATASETS from mmseg.datasets.custom import CustomDataset CLASSES = ('Bicyclist', 'Building', 'Car', 'Column_Pole', 'Fence', 'Pedestrian', 'Road', 'Sidewalk', 'SignSym...
根据自定义数据集的特点,可能需要调整模型的某些参数,如输出类别数(num_classes)。 在模型的配置文件中,修改decode_head和auxiliary_head(如果存在)中的num_classes参数,使其与自定义数据集中的类别数一致。 使用MMSegmentation进行训练: 运行训练脚本(tools/train.py),并指定自定义的模型配置文件和数据集配置文件。
num_classes (int): the number of classes.san_cfg (ConfigType): Configs for SideAdapterNetwork module maskgen_cfg (ConfigType): Configs for RecWithAttnbias module """ def __init__(self, num_classes: int, san_cfg: ConfigType, ...
num_classes = 8 # Modify dataset type and path cfg.dataset_type = 'StanfordBackgroundDataset' cfg.data_root = data_root cfg.train_dataloader.batch_size = 8 cfg.train_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), dict(type='LoadAnnotations'), dict(type='RandomResize', scale=(320, 240...
#include <string> #include <vector> #include <chrono> #include <iostream> #include "mmdeploy/segmentor.h" using namespace std; vector<cv::Vec3b> gen_palette(int num_classes) { std::mt19937 gen; std::uniform_int_distribution<ushort> uniform_dist(0, 255); vector<cv::Vec3b> palette;...
num_classes=6, num_convs=1, type='FCNHead'), backbone=dict( contract_dilation=True, depth=50, dilations=( 1, 1, 2, 4, ), norm_cfg=dict(requires_grad=True, type='BN'), norm_eval=False, num_stages=4, out_indices=( 0, ...
mean_iou函数返回的IoU数组中的nan值通常表示该类别在预测结果和标签图像中都没有出现。这意味着该类别的交集和并集都为0,因此无法计算IoU。可以忽略这些nan值,只关注有效的IoU值。 需要指定类别数(num_classes)和忽略的类别(ignore_index),如ADE20K数据集num_classes=150,ignore_index=255。gt_semantic_seg =gt...
reduce_zero_label=False, # 管理0值标签,例:标签值为[0,1,2],当False时,num_classes=3,当True,num_classes=2 **kwargs) assert osp.exists(self.img_dir) # assert self.file_client.exists(self.img_dir) 在./mmseg/datasets/__init__.py中添加声明 ...