reduce_zero_label 导致的常见问题描述 我们这里以ADE数据集源码为例,reduce_zero_label默认设置为True,然而,就算新手掌握了上一节的reduce_zero_label,也可能对ADE了解比较肤浅,会怀疑配置文件中开启的reduce_zero_label是不是把 150 个实例类中的第一个给忽略掉了,毕竟num_classes不就是150吗,然后想当然把reduce_...
选择好模型后,先把相关联配置文件里的全部num_classes设置好值,比如经典 ADE 数据集提取并划分了 150 个实例类,num_classes就是150,计入num_classes的所有类的名称下一步都要写入CLASSES。(背景类未算入 150,下一节会讲解为什么) 下面,进入mmseg项目下的mmseg``/``datasets,以遥感语义分割任务为例新建 py 文件...
我们这里以 ADE 数据集源码为例,reduce_zero_label 默认设置为 True,然而,就算新手掌握了上一节的 reduce_zero_label,也可能对 ADE 了解比较肤浅,会怀疑配置文件中开启的 reduce_zero_label 是不是把 150 个实例类中的第一个给忽略掉了,毕竟 num_classes 不就是 150 吗,然后想当然把 reduce_zero_label 关掉。
# num_classes=2:辅助头的输出类别数量同样为2。 # 辅助头用于辅助训练过程,提供额外的监督信号,帮助模型更快收敛并提高性能。 optim_wrapper = dict( _delete_=True, type='OptimWrapper', optimizer=dict( type='AdamW', lr=0.00006, betas=(0.9, 0.999), weight_decay=0.01 ), paramwise_cfg=dict( cus...
上面代码第一行“_base_ ”中包含四个小config文件,把datasets的config的名字改为你创建的数据集的名字,schedules可以在“configs\_base_\schedules”里选,只有迭代次数的差别,我选择了迭代8k次,唯一需要真正修改的是models的config,下一步细说。不要忘了修改两个num_classes。
num_classes=19, # 分割前景的种类数目。 通常情况下,cityscapes 为19,VOC为21,ADE20k 为150。 norm_cfg=dict(type='SyncBN', requires_grad=True), # 归一化层的配置项。 align_corners=False, # 解码里调整大小(resize)的align_corners 参数。 loss_decode=dict( # 解码头(decode_head)里的损失函数的...
注意:标注是跟图像同样的形状 (H, W),其中的像素值的范围是[0, num_classes - 1]。 您也可以使用pillow的'P'模式去创建包含颜色的标注。 通过混合数据去定制数据集 MMSegmentation 同样支持混合数据集去训练。 当前它支持拼接 (concat) 和 重复 (repeat) 数据集。
(512, 512) num_classes = 2 data_preprocessor = dict(size=crop_size) norm_cfg = dict(type='BN', requires_grad=True) custom_imports = dict(imports='datasets.xiaofang_dataset') model = dict( data_preprocessor=data_preprocessor, backbone=dict(backbone_cfg=dict(stdc_type='STDCNet2')), ...
num_classes=19, # 分割前景的种类数目。 通常情况下,cityscapes 为19,VOC为21,ADE20k 为150。norm_cfg=dict(type='SyncBN', requires_grad=True), # 归一化层的配置项。align_corners=False, # 解码里调整大小(resize)的 align_corners 参数。loss_decode=dict( # 解码头(decode_head)里的损失函数的配置...
num_classes=19, # 分割前景的种类数目。 通常情况下,cityscapes 为19,VOC为21,ADE20k 为150。 norm_cfg=dict(type='SyncBN', requires_grad=True), # 归一化层的配置项。 align_corners=False, # 解码里调整大小(resize)的 align_corners 参数。