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。 错误原因分析 # conf...
reduce_zero_label=False, **kwargs): super(XiaoFangDataset, self).__init__( img_suffix=img_suffix, # 注意路径 seg_map_suffix=seg_map_suffix, reduce_zero_label=reduce_zero_label, **kwargs) assert fileio.exists(self.data_prefix['img_path'], backend_args=self.backend_args) 在mmseg/data...
前文按下不表的类的 ADE 数据集,它不包含背景的原因就是开了,原本为值的背景设置为了。 # mmseg/datasets/pipelines/loading.py...# reduce zero_labelifself.reduce_zero_label:# avoid using underflow conversiongt_semantic_seg[gt_semantic_seg==0]=255gt_semantic_seg=gt_semantic_seg-1gt_semantic_seg...
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。 错误原因分析 # conf...
dataset_type='ADE20KDataset'data_root='data/ade/ADEChallengeData2016'crop_size=(512,512)train_pipeline=[dict(type='LoadImageFromFile'),dict(type='LoadAnnotations',reduce_zero_label=True),dict(type='RandomResize',scale=(2048,512),ratio_range=(0.5,2.0),keep_ratio=True),dict(type='RandomCrop...
train_pipeline = [dict(type='LoadImageFromFile'),dict(type='LoadAnnotations', reduce_zero_label=True),dict(type='Resize', img_scale=(2048,512), ratio_range=(0.5,2.0)),dict(type='RandomCrop', crop_size=crop_size, cat_max_ratio=0.75),dict(type='RandomFlip', prob=0.5),dict(type='Ph...
dict(type='LoadAnnotations', reduce_zero_label=False), # 加载标签图像,False代表标签包含0 dict(type='Resize', img_scale=(512, 256), ratio_range=(0.5, 2.0)), # 增强通道以调整图像的大小及其注释 dict(type='RandomCrop', crop_size=(256, 256), cat_max_ratio=0.75), # 从当前图像中随机裁...
train_pipeline=[# # 训练流水线dict(type='LoadImageFromFile'),# 从文件中加载训练图像dict(type='LoadAnnotations',reduce_zero_label=False),# 加载标签图像,False代表标签包含0dict(type='Resize',img_scale=(512,256),ratio_range=(0.5,2.0)),# 增强通道以调整图像的大小及其注释dict(type='RandomCrop'...
理解并正确使用reduce_zero_label参数对于新手至关重要。如果新手错误地将reduce_zero_label关闭，num_classes将不包含背景类别，导致训练过程中背景类别未被正确忽略。正确理解参数功能，新手可以避免此类问题。数据集文件后缀大小写问题也是一个常见的坑。在ADE.py中，ADE20KDataset类包含两个suffix相关参数...
dict(type='LoadAnnotations', reduce_zero_label=True), dict(type='Resize',# 变化图像和其注释大小的数据增广。img_scale=(2048, 512),# 图像和标注的 resize 尺度ratio_range=(0.5, 2.0)),# 随机 resize 的比例范围。dict(type='RandomCrop',# 随机裁剪当前图像和其注释。crop_size=crop_size,# 随机...