model = dict( data_preprocessor=data_preprocessor, backbone=dict(backbone_cfg=dict(stdc_type='STDCNet2')), decode_head=dict(num_classes=num_classes),auxiliary_head=[ dict( type='FCNHead', in_channels=128, chann
data_preprocessor = dict(size=crop_size) model = dict( data_preprocessor=data_preprocessor, decode_head=dict(num_classes=2), #本文为二分类任务,类别个数为2 auxiliary_head=dict(num_classes=2)) #本文为二分类任务,辅助分割头的类别个数也为2 上面代码第一行“_base_ ”中包含四个小config文件,把...
crop_size = (256, 256) # 定义图像剪裁大小(可设置是否随机剪裁) norm_cfg = dict(type='BN', requires_grad=True) # 设置归一化为Batch Normalization,requires_grad=True设置Bath Normalization的参数训练中可以更新 data_preprocessor = dict( size=crop_size, type='SegDataPreProcessor', # mmsegmentation图...
(dataset_cfg) # 类别个数 NUM_CLASS = 2 cfg.model.data_preprocessor.size = cfg.crop_size cfg.model.data_preprocessor.test_cfg = dict(size_divisor=128) # 单卡训练时,需要把 SyncBN 改成 BN cfg.norm_cfg = dict(type='SyncBN', requires_grad=True) cfg.model.backbone.norm_cfg = cfg....
sizeandsize_divisorare not set. Setsize=crop_sizein thedata_preprocessordict. If you set size_divisor = None there, error will be resolved andare not set. Setsize=crop_sizein thedata_preprocessordict. Thanks very much!!! I have well done according to your suggestion!
_base_ 之外,其他都是通过利用 _base_ 中定义好的模块进行组合的模型文件-mmseg #**这是库核心的实现,上面配置文件的模块都在这里定义**-datasets-models-tools # 这里包括训练、测试、转onnx等写好了的工具,直接调用即可-train.py-test.py-data # 放置数据集-demo # 简单使用小 demo-projects # 放置一些...
type='SegDataPreProcessor'), decode_head=dict( align_corners=False, channels=512, dropout_ratio=0.1, in_channels=2048, in_index=3, loss_decode=dict( loss_weight=1.0, type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False), norm_cfg=dict(requires_grad=True, type='BN'), ...
在上图中,红色线表示train_step,在每次训练迭代中,数据加载器(dataloader)从存储中加载图像并传输到数据预处理器(data preprocessor),数据预处理器会将图像放到特定的设备上,并将数据堆叠到批处理中,之后模型接受批处理数据作为输入,最后将模型的输出发送给优化器(optimizer)。蓝色线表示val_step和test_step。这两个...
importos# 创建 checkpoint 文件夹,用于存放预训练模型权重文件os.mkdir('checkpoint')# 创建 outputs 文件夹,用于存放预测结果os.mkdir('outputs')# 创建 data 文件夹,用于存放图片和视频素材os.mkdir('data') 下载预训练模型权重至checkpoint目录 Model Zoo:https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/blob/mast...
02 关注作者注册登录 测试结果:MIoU=0.9225,下面分别是RGB图像、真实Label、STDC模型输出 👏本文参与了SegmentFault 思否写作挑战赛,欢迎正在阅读的你也加入。 python人工智能神经网络challenge 阅读3k更新于2023-05-08 02 1声望1粉丝 « 上一篇 下一篇 » ...