在detectron2中如何设置batchsize

在detectron2中，可以通过修改配置文件中的SOLVER.IMS_PER_BATCH参数来设置batchsize。具体来说，可以在配置文件中找到SOLVER.IMS_PER_BATCH参数，并将其设置为所需的batchsize值即可。需要注意的是，修改batchsize可能会影响训练速度和GPU内存的使用情况，需要根据实际情况进行调整。

相关问题

detectron2训练代码

由于Detectron2是一个非常灵活的深度学习框架，其训练代码可以因特定问题而异。但是，以下是Detectron2训练代码的基本模板：

from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.data.datasets import register_coco_instances
from detectron2.engine import DefaultTrainer
from detectron2.utils.logger import setup_logger

# Configurations
cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file("configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")
cfg.DATASETS.TRAIN = ("train_dataset_name",)
cfg.DATASETS.TEST = ()
cfg.DATALOADER.NUM_WORKERS = 2
cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH = 2
cfg.SOLVER.BASE_LR = 0.00025
cfg.SOLVER.MAX_ITER = 3000
cfg.SOLVER.STEPS = (1000, 2000)
cfg.SOLVER.GAMMA = 0.5
cfg.MODEL.ROI_HEADS.BATCH_SIZE_PER_IMAGE = 128
cfg.MODEL.ROI_HEADS.NUM_CLASSES = 1

# Dataset registration
register_coco_instances("train_dataset_name", {}, "path/to/train.json", "path/to/train/images")
register_coco_instances("test_dataset_name", {}, "path/to/test.json", "path/to/test/images")

# Logger setup
setup_logger()

# Training
trainer = DefaultTrainer(cfg)
trainer.resume_or_load(resume=False)
trainer.train()

在上面的代码中，需要注意以下几点：

1. `cfg.merge_from_file("configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")`指定了模型配置文件的位置和名称。需要指定与数据集相对应的模型配置文件。
2. `cfg.DATASETS.TRAIN`参数需要指定训练数据集的名称，可以与注册数据集时指定的名称相同，也可以不同。
3. `register_coco_instances()`函数用于将COCO格式的数据集注册到Detectron2中，需要指定数据集的名称、COCO格式的标注文件位置以及图像数据所在的文件夹路径。
4. 训练器(`trainer`)定义和启动后，可以使用`trainer.train()`方法运行训练。

以上代码仅供参考，具体的训练代码需要根据问题和数据集进行调整和修改。

detectron2 mask训练代码

以下是一个基本的 detectron2 mask 训练代码示例。

# 导入必要的库
import os
import numpy as np
import cv2

from detectron2.structures import BoxMode
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer
from detectron2.data import MetadataCatalog, DatasetCatalog
from detectron2.engine import DefaultTrainer, DefaultPredictor
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.data.datasets import register_coco_instances
from detectron2.data import DatasetMapper
from detectron2.data.catalog import DatasetCatalog, MetadataCatalog
from detectron2.modeling import build_model
from detectron2.utils.logger import setup_logger
from detectron2.checkpoint import DetectionCheckpointer
from detectron2.utils.events import CommonMetricPrinter, JSONWriter, TensorboardXWriter
from detectron2.engine import  DefaultPredictor


# 注册数据集
register_coco_instances("my_dataset_train",{}, os.path.join("path/to/train/annotation/file.json"), os.path.join("path/to/train/images/folder"))
register_coco_instances("my_dataset_val",{}, os.path.join("path/to/val/annotation/file.json"), os.path.join("path/to/val/images/folder"))


def custom_dataset_mapper(dataset_dict):
    dataset_dict = copy.deepcopy(dataset_dict)

    # 将数据集中的像素值和目标映射到 0-255 范围内。
    image = dataset_dict["image"]
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    annotations = dataset_dict['annotations']
    for annotation in annotations:
        annotation['bbox_mode'] = BoxMode.XYWH_ABS

    return {"image": image, "annotations": annotations, "height": image.shape[0], "width": image.shape[1]}

# 设置模型配置
cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))
cfg.DATASETS.TRAIN = ("my_dataset_train",)
cfg.DATASETS.TEST = ("my_dataset_val",)

cfg.DATALOADER.NUM_WORKERS = 4
cfg.MODEL.WEIGHTS = model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")
cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH = 2
cfg.SOLVER.BASE_LR = 0.0025
cfg.SOLVER.MAX_ITER = 1000
cfg.MODEL.ROI_HEADS.BATCH_SIZE_PER_IMAGE = 512
cfg.MODEL.ROI_HEADS.NUM_CLASSES = 1

# 向数据集目录中注册元数据
MetadataCatalog.get("my_dataset_train").set(thing_classes=["class1", "class2"])
MetadataCatalog.get("my_dataset_val").set(thing_classes=["class1", "class2"])

# 配置训练器
os.makedirs(cfg.OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
trainer = DefaultTrainer(cfg)
trainer.resume_or_load(resume=False)

# 训练模型
trainer.train()

# 进行预测
predictor = DefaultPredictor(cfg)
metadata = MetadataCatalog.get("my_dataset_val")

dataset_dicts = DatasetCatalog.get("my_dataset_val")
for d in random.sample(dataset_dicts, 3):
    im = cv2.imread(d["file_name"])
    outputs = predictor(im)
    v = Visualizer(im[:, :, ::-1], metadata=metadata, scale=1.2)
    v = v.draw_instance_predictions(outputs["instances"].to("cpu"))
    cv2.imshow('Image',v.get_image()[:,:,::-1])
    cv2.waitKey(0)

请注意，训练模型的具体内容可能会因您使用的模型而异，代码中的一些配置和参数也可能需要根据您的需求进行修改。建议使用 detectron2 官方文档作为参考。