mmdetetcion訓練COCO格式的檢測資料集

2021-10-14 15:25:19 字數 1119 閱讀 1836

以backbone為resnet的cascade rcnn為例，開啟config/cascade資料夾下的cascade_rcnn_r50_fpn_20e_coco.py，第一行如下

_base_ =


'./cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
開啟cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py

_base_ =


['../_base_/models/cascade_rcnn_r50_fpn.py'


,'../_base_/datasets/coco_detection.py'


,'../_base_/schedules/schedule_1x.py'


,'../_base_/default_runtime.py'


]
開啟cascade_rcnn_r50_fpn.py，修改num_classes為自己的類別數，相應的，在mmdet/datasets/coco.py中修改classes為json中對應的類別名，在mmdet/core/evaluation/class_names.py中修改coco_classes()的返回值。

開啟configs/base/datasets/coco_detection.py，修改img_scale和samples_per_gpu（批次大小），修改資料集路徑。

開啟configs/base/schedules/schedule_1x.py，修改學習率，預設0.02為8卡，單卡除以8.

指定gpu，單卡訓練

cuda_visible_devices=


1 python tools/train.py configs/cascade_rcnn/cascade_rcnn_r50_fpn_20e_coco.py
第一次採用上面的配置檔案，第二次即可採用生成的總配置檔案，上述所有引數均在總配置檔案中

cuda_visible_devices=


1 python tools/train.py work_dirs/cascade_rcnn_r50_fpn_20e_coco/cascade_rcnn_r50_fpn_20e_coco.py

co 作業分割結構

標籤 分類 sap fico 本文主要講解成本中心模組裡作業分割 splitting structure 的系統邏輯。首先要明確一點 作業分割是基於作業型別 activity type 存在的。我們都知道，月結的時候需要將成本中心的費用分配到當期各生產訂單，以便核算出每張生產訂單的作業成本。從而滿足...

co原始碼解讀

提取slice 函式方便使用 var slice array.prototype.slice 暴露 co module.exports co default co.co co 把generator函式 fn 包起來，返回promise this is a separate function so t...

SpringSecurity 跨域問題 Cors

在springboot中只需要在controller上新增 crossorigin,而在匯入springsecurity後將會失效,所以需要我們在springsecurity中再進行配置 public class securityconfig extends websecurityconfigure...