detectron2 mapper RandomBrightness

`RandomBrightness`是Detectron2中的一种数据增强方式，用于随机增加图像的亮度。它可以在训练模型时应用，以增加数据的多样性和鲁棒性。具体实现方法是通过调整图像的像素值来改变图像的亮度。

在数据加载时，使用`Mapper`将图像和标注数据转换为模型需要的格式。`RandomBrightness`就是作为`Mapper`的一部分，可以通过以下代码使用：

from detectron2.data.transforms import RandomBrightness
mapper = transforms_mapper.TransformListMapper([RandomBrightness(intensity_min=0.8, intensity_max=1.2)], is_train=True)

其中，`intensity_min`和`intensity_max`是亮度的最小和最大值，可以根据实际需要进行设置。

相关问题

detectron2 mapper RandomBrightness 代码

以下是使用Detectron2进行数据增强中的随机亮度增强（RandomBrightness）的示例代码：

from detectron2.data.transforms import RandomBrightness

# 创建一个RandomBrightness数据增强器
brightness_aug = RandomBrightness(intensity_min=0.5, intensity_max=2.0)

# 在训练时使用RandomBrightness增强器
data_augmentation = [{"Augmentation": brightness_aug}]

# 将数据增强器添加到数据集元数据中
DatasetCatalog.register("my_dataset_train", lambda: get_dataset_dicts("train"))
MetadataCatalog.get("my_dataset_train").set(thing_classes=["person"],data_augmentation=data_augmentation)

# 在训练过程中使用数据增强器
cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))
cfg.DATASETS.TRAIN = ("my_dataset_train",)
cfg.DATALOADER.NUM_WORKERS = 2
cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH = 2
cfg.SOLVER.BASE_LR = 0.02
cfg.SOLVER.MAX_ITER = 1000
cfg.MODEL.ROI_HEADS.BATCH_SIZE_PER_IMAGE = 128
cfg.MODEL.ROI_HEADS.NUM_CLASSES = 1
cfg.TEST.EVAL_PERIOD = 500
os.makedirs(cfg.OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
trainer = DefaultTrainer(cfg)
trainer.resume_or_load(resume=False)
trainer.train()

在上面的代码中，我们首先使用`RandomBrightness`类创建了一个数据增强器。该增强器将在训练期间随机调整图像的亮度，并将亮度的变化范围限制在0.5到2.0之间。然后，我们将增强器添加到数据集元数据中，并在训练配置中使用它。最后，我们创建了一个`DefaultTrainer`对象并运行了训练过程。

detectron2 Datasetmapper怎么使用

Detectron2 DatasetMapper是一个数据转换器，可以将数据集中的原始数据转换为模型需要的格式。在Detectron2中，DatasetMapper被用于将输入的数据转换成模型需要的图像、标注和元数据的格式。

DatasetMapper通常用于构建数据集的Pipeline，并且可以通过一系列的配置来定制数据转换的方式。下面是一个示例：

from detectron2.data import DatasetMapper
from detectron2.data import MetadataCatalog
from detectron2.data import build_detection_train_loader
from detectron2.data import DatasetCatalog
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer
from detectron2.data import detection_utils as utils
import random
import cv2
import numpy as np

# Define your dataset
def get_dataset():
    # Your dataset here

# Register your dataset
DatasetCatalog.register("my_dataset", get_dataset)
metadata = MetadataCatalog.get("my_dataset")

# Define your data loader
data_loader = build_detection_train_loader(cfg, mapper=DatasetMapper(cfg, True))

# Define your data iterator
for iteration, inputs in enumerate(data_loader):
    # Get the image and its annotations
    image = inputs["image"].numpy().transpose(1, 2, 0)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
    annotations = inputs["instances"].to("cpu")

    # Visualize the image and its annotations
    v = Visualizer(image, metadata=metadata, scale=1.2)
    v = v.draw_instance_predictions(annotations)
    cv2.imshow("image", v.get_image()[:, :, ::-1])
    cv2.waitKey(0)

在上面的示例中，我们首先定义了我们的数据集，然后通过`DatasetCatalog`将其注册。接下来，我们定义了一个数据加载器，并使用`DatasetMapper`将原始数据转换为模型需要的格式。最后，我们定义了一个数据迭代器，用于可视化转换后的数据。