test_dataloader = val_dataloader val_evaluator = dict(type='IoUMetric', iou_metrics=['mIoU']) test_evaluator = val_evaluator 三、训练和测试 在完成了数据集配置后,就需要搭建整体模型的配置文件即可,MMSegmentation 提供了许多开源模型 1. 修改完整配置文件
val_evaluator=dict(type='IoUMetric',iou_metrics=[
img_path='img_dir/val', seg_map_path='ann_dir/val'), pipeline=test_pipeline)) # 测试 Dataloader test_dataloader = val_dataloader # 验证 Evaluator val_evaluator = dict(type='IoUMetric', iou_metrics=['mIoU', 'mDice', 'mFscore']) # 测试 Evaluator test_evaluator = val_evaluator 四、...
img_path='/home/neda/mmsegmentation/data/img_dir/val_train', seg_map_path='/home/neda/mmsegmentation/data/ann_dir/train/val'), pipeline=test_pipeline)) test_dataloader = val_dataloader val_evaluator = dict(type='IoUMetric', iou_metrics=['mIoU']) test_evaluator = val_evaluator ### I ...
val_evaluator = dict( iou_metrics=[ 'mIoU', 'mDice', 'mFscore', ], type='IoUMetric') vis_backends = [ dict(type='LocalVisBackend'), ] visualizer = dict( name='visualizer', type='SegLocalVisualizer', vis_backends=[ dict(type='LocalVisBackend'), ...
train_pipline(训练的数据流)、test_pipline(测试和验证时的数据流)、img_rations(多尺度预测时的多尺度配置)、tta_pipeline(多尺度预测)、train_dataloader(训练集的数据加载器)、val_dataloader(验证集的数据加载器)、test_dataloader(测试集的数据加载器)、val_evaluator(验证集的评估器)、test_evaluator(测试集...
02 关注作者注册登录 测试结果:MIoU=0.9225,下面分别是RGB图像、真实Label、STDC模型输出 👏本文参与了SegmentFault 思否写作挑战赛,欢迎正在阅读的你也加入。 python人工智能神经网络challenge 阅读3k更新于2023-05-08 02 1声望1粉丝 « 上一篇 下一篇 » ...
蓝色线表示val_step和test_step。这两个过程的数据流除了模型输出与train_step不同外,其余均和train_step类似。由于在评估时模型参数会被冻结,因此模型的输出将被传递给Evaluator。 来计算指标。 MMSegmentation 中的数据流约定 在上面的图中,我们可以看到基本的数据流。在本节中,我们将分别介绍数据流中涉及的数据的...
val_evaluator = dict(type='IoUMetric', iou_metrics=['mIoU']) #评价指标,本文改为mIou test_evaluator = val_evaluator 二.修改网络代码 mmsegmentation对多波段tif非常不友好,需要修改的底层代码有很多,大家带着耐心跟我一步一步来: 1.修改网络第一层通道数 ...
( type=dataset_type, data_root=data_root, data_prefix=dict( img_path='images/validation', seg_map_path='annotations/validation'), pipeline=test_pipeline)) test_dataloader = val_dataloader val_evaluator = dict(type='IoUMetric', iou_metrics=['mDice']) test_evaluator = val_evaluator...