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...
seg_map_suffix='.png', 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....
错误原因分析 # configs/_base_/datasets/ade20k.pytrain_pipeline=[dict(type='LoadImageFromFile'),dict(type='LoadAnnotations', reduce_zero_label=True), # ADE中reduce_zero_label默认设置为Truedict(...),...] label 中实际参加训练的确实只有类,定义在中,但 label 文件中实际包含了类,而背景类(剩下...
reduce_zero_label=reduce_zero_label, **kwargs) \( \quad \) MMSegmentation 的 config 配置文件 (核心) 在使用 MMSegmentation 中的模型进行训练和测试的时候就能够看出 config 配置文件的重要性,如以下例子configs/pspnet/pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024.py: ...
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...
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...
避免数据集加载代码的误操作，新手应理解reduce_zero_label参数的独特作用。它在多类分割任务中用于管理0值背景，确保背景类别在训练过程中被正确忽略。通过合理设置，新手可以避免数据集加载过程中常见的问题。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，...
img_suffix='.png', seg_map_suffix='.png', reduce_zero_label=False,# 此时 label 里的 0(上面 CLASSES 里第一个 “label_a”)在计算损失函数和指标时不会被忽略。**kwargs) 在