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_/schedule...
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_pipeli...
num_workers=4, persistent_workers=True, sampler=dict(type='DefaultSampler', shuffle=False), dataset=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, data_prefix=dict( img_path='images/validation', seg_map_path='annotations/validation'),
一般我们为了环境隔离用 Miniconda(Anaconda) 创建一个新的 python 环境,但在某些情况下也可以不用,取决于你的习惯。 从官方网站下载并安装 Miniconda & 创建一个 conda 环境,并激活: 代码语言:javascript 复制 conda create--name openmmlab python=3.8-y conda activate openmmlab 安装库 1. 根据官网安装 PyTorch,...
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,
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_workers=2, persistent_workers=True, sampler=dict(type='InfiniteSampler', shuffle=True), dataset=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, data_prefix=dict( img_path='/home/neda/mmsegmentation/data/img_dir/Train', seg_map_path='/home/neda/mmsegmentation/data/ann_dir/train'), ...
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_...