train_dataloader = dict(batch_size=2, num_workers=2) val_dataloader = dict(batch_size=1, num_workers=4) test_dataloader = val_dataloader 其中 _base_ = [ '../_base_/models/segformer_mit-b0.py', '../_base_/datasets/ade20k.py', '../_base_/default_runtime.py', '../_base_/...
persistent_workers=True, sampler=dict(type='InfiniteSampler', shuffle=True), dataset=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, data_prefix=dict( img_path='images/training', seg_map_path='annotations/training'), pipeline=train_pipeline)) val_dataloader = dict( batch_size=1, num_workers=...
train_dataloader = dict( batch_size=4,num_workers=4, persistent_workers=True, sampler=dict(type='InfiniteSampler', shuffle=True), dataset=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, data_prefix=dict( img_path='images/training', seg_map_path='annotations/training'), pipeline=train_pipeline...
num_convs=1, # FCNHead 里卷积(convs)的数目. 辅助头里通常为1。 concat_input=False, # 在分类层(classification layer)之前是否连接(concat)输入和卷积的输出。 dropout_ratio=0.1, # 进入最后分类层(classification layer)之前的 dropout 比例。 num_classes=19, # 分割前景的种类数目。 通常情况下,citysc...
workers_per_gpu=1, #nums gpu train=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='img_dir/train', #训练图像路径 ann_dir='ann_dir/train', #训练mask路径 pipeline=train_pipeline), val=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, ...
num_workers=4,persistent_workers=True,sampler=dict(type='InfiniteSampler',shuffle=True),dataset=dict(type=dataset_type,data_root=data_root,data_prefix=dict(img_path='images/training',seg_map_path='annotations/training'),pipeline=train_pipeline))val_dataloader=dict(batch_size=1,num_workers=4,...
num_stages=4,#主干网络状态(stages)的数目,这些状态产生的特征图作为后续的 head 的输入。 out_indices=(0,1,2,3),# 每个状态产生的特征图输出的索引。 dilations=(1,1,2,4),#每一层(layer)的空心率(dilation rate)。 strides=(1,2,1,1),#每一层(layer)的步长(stride)。
num_convs=1, # FCNHead的卷积数,在auxiliary_head通常是1 concat_input=False, # 是否将convs的输出与分类器之前的输入进行拼接 dropout_ratio=0.1, num_classes=150, norm_cfg=dict(type='SyncBN', requires_grad=True), align_corners=False,
dataset_A_train = dict()dataset_B_train = dict()data = dict(imgs_per_gpu=2,workers_per_gpu=2,train = [dataset_A_train,dataset_B_train],val = dataset_A_val,test = dataset_A_test) 一个更复杂的例子如下:分别重复Dataset_A和Dataset_BN 次和 M 次,然后再去拼接重复后的数据集 ...
(type="PackSegInputs"), ]# Train Data loadertrain_dataloader=dict(batch_size=train_batch_size,num_workers=2,persistent_workers=True,sampler=dict(type="InfiniteSampler",shuffle=True),dataset=dict(type="StanfordBackgroundDataset",data_root="iccv09Data",data_prefix=dict(img_path="images",seg_...