pipeline中call()方法作用
时间: 2024-06-01 10:12:59 浏览: 9
在pipeline中,call()方法用于调用一个组件,并将数据传递到组件中进行处理。调用时,需要指定组件的名称,并将数据作为参数传递给call()方法。call()方法会将数据传递给组件,等待组件处理完成后返回结果。如果组件处理失败,则会抛出异常。call()方法通常用于串联多个组件,将数据从一个组件传递到另一个组件进行处理。
相关问题
D:\software\work\anaconda\python.exe C:\Users\20212\Desktop\722\722.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\20212\Desktop\722\722.py", line 64, in <module> min_cost, pipeline_plan = optimal_pipeline(locations) File "C:\Users\20212\Desktop\722\722.py", line 41, in optimal_pipeline pipeline_plan.append((i, pipeline_types[i])) MemoryError
这个错误提示是一个内存错误(MemoryError),它发生在你的代码中。根据错误提示,内存错误发生在第 41 行的 `pipeline_plan.append((i, pipeline_types[i]))` 这行代码上。
内存错误通常发生在程序尝试分配超过可用内存限制的情况下。这可能是因为你的代码尝试在内存中存储过多的数据,导致内存耗尽。
要解决这个问题,你可以尝试以下几个方法:
- 优化你的算法,减少内存使用量。
- 考虑使用生成器或迭代器来逐步处理数据,而不是一次性加载所有数据。
- 检查你计算中是否存在无限循环或无限递归等问题,导致内存不断增加。
- 如果可能的话,增加系统内存或切换到更大的计算资源。
根据你的具体情况,选择合适的方法来解决内存错误。
如何在mmdetction中添加自定义data augmentation
要在mmdetection中添加自定义数据增强,可以按照以下步骤进行操作:
1. 创建自定义数据增强类
在mmdetection的代码中找到`mmdet/datasets/pipelines`文件夹,在该文件夹下面创建一个新的python文件,例如`my_augmentations.py`。在该文件中定义一个自定义的数据增强类,例如:
```python
import numpy as np
from mmdet.core.evaluation.bbox_overlaps import bbox_overlaps
class MyAugmentation:
def __init__(self, prob=0.5):
self.prob = prob
def __call__(self, results):
if np.random.rand() < self.prob:
# perform some data augmentation operations
# ...
return results
else:
return results
```
在这个例子中,我们定义了一个名为`MyAugmentation`的类,它有一个`prob`参数,表示增强的概率,以及一个`__call__`方法,该方法将在数据增强时被调用。在`__call__`方法中,我们可以实现一些自定义的数据增强操作。这个例子中的操作是随机选择是否对数据进行增强。
2. 在配置文件中添加自定义数据增强
在使用自定义数据增强之前,我们需要在配置文件中添加它。找到你要使用的配置文件,例如`configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py`,并在`train_pipeline`和`test_pipeline`中添加自定义数据增强,例如:
```python
train_pipeline = [
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),
dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5),
dict(type='MyAugmentation', prob=0.5),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='Pad', size_divisor=32),
dict(type='DefaultFormatBundle'),
dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']),
]
test_pipeline = [
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(
type='MultiScaleFlipAug',
img_scale=(1333, 800),
flip=False,
transforms=[
dict(type='Resize', keep_ratio=True),
dict(type='RandomFlip'),
dict(type='MyAugmentation', prob=0.5),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='Pad', size_divisor=32),
dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
dict(type='Collect', keys=['img']),
]
)
]
```
在这个例子中,我们在`train_pipeline`和`test_pipeline`中分别添加了一个`MyAugmentation`操作,其概率为0.5。注意,自定义操作需要在其他操作之前进行,因为它们可能会改变图像和标注框的大小和形状。
3. 运行训练和测试
添加自定义数据增强后,我们可以像平常一样运行训练和测试。在运行过程中,自定义数据增强会被应用到输入数据中,从而增加模型的鲁棒性和泛化能力。