mmdetection试水_XianyuFFF的博客-程序员秘密

技术标签: python  

之前没用过这种工具,一看代码好多就望而生畏了,这两天突发奇想研究一下,感觉突然发现了新大陆!!!这也太方便了吧!!!什么都集成好了,写个config文件配个模块就能完成自己的网络啦

ps.看到人家8个16个gpus,分布式训练羡慕。。。

mmdetection的主要网络结构编写放在config文件中,需要使用什么在config文件中配就行。

刚入坑可以看看:https://zhuanlan.zhihu.com/p/101225733

接下来就是一些小tricks

1.如何测试模型获得各个指标

python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--out ${RESULT_FILE}] [--eval ${EVAL_METRICS}] [--show]
python tools/coco_eval.py ./demo/result.json --an 
 ./data/coco/annotations/instances_val2017.json --types segm

通过test生成json文件,然后通过json文件使用coco_eval.py测试各个指标。

注:(1)这里可能会报错。

    result_file = result_files[res_type]
    TypeError: string indices must be integers

解决方法:将mmdet/core/evaluation/coco_utils.py文件中上面一句代码替换为下面一句。

 # result_file = result_files[res_type]
        result_file = result_files

(2)如果报'Results do not correspond to current coco set',则一般是测试集anns文件路径错误。

2.模型训练

我这里训练了polarmask 4gpus 中的configs文件,注意只需要更改一下学习率。

更改原则:

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/Cindy_lxy/article/details/105252053

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