detectron2清除缓存json
时间: 2024-09-21 13:02:57 浏览: 46
Detectron2是一个流行的基于PyTorch的计算机视觉库,用于研究和开发先进的物体检测系统。如果你需要清除Detectron2中存储的缓存文件,特别是JSON格式的数据,通常它们位于`~/.cache/detectron2`目录下,这个路径可能是默认的存储位置。
要删除这些缓存文件,你可以使用Python的os模块,例如:
```python
import os
cache_dir = os.path.expanduser("~/.cache/detectron2")
if os.path.exists(cache_dir):
for filename in os.listdir(cache_dir):
if filename.endswith(".json"):
file_path = os.path.join(cache_dir, filename)
os.remove(file_path)
```
这段代码会遍历缓存目录并移除所有`.json`结尾的文件。但是请注意,这将永久删除数据,所以在操作前最好确认你不需要这些数据。
相关问题
fnm 清除缓存命令
FNM(Fast Node Manager)是一个用于管理和切换Node.js版本的工具,它并不直接提供清除缓存的命令。FNM主要用于快速激活特定版本的Node.js,而其内部管理的是项目级别的安装路径,并不会像npm自带的`npm cache clean --force`那样清理全局或局部项目的npm缓存。
如果你想要清理npm缓存,可以在终端中使用以下命令:
```bash
npm cache clean --force
```
这将删除全局npm缓存目录下的文件,`--force`选项通常用于强制清除,即使有一些依赖项未卸载也会清空。
如果你需要针对某个特定的Node.js项目清除其package.json.lock文件(这是npm 5及更高版本中的一个新的缓存文件),可以进入项目目录然后运行:
```bash
rm -rf node_modules package-lock.json
npm install
```
然后会重新下载和安装项目的依赖。
detectron2的详细使用手册
Detectron2是一个基于PyTorch的目标检测平台,它提供了一系列先进的目标检测算法和训练/推理工具,帮助用户快速构建和部署自己的目标检测模型。以下是Detectron2的详细使用手册:
1. 安装
在安装Detectron2之前,需要确保已经安装了CUDA和CUDNN。然后,可以按照以下步骤安装Detectron2:
(1)克隆Detectron2代码库:
```
git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
```
(2)安装依赖库:
```
pip install -r requirements.txt
```
(3)安装Detectron2:
```
python setup.py build develop
```
2. 数据准备
在使用Detectron2训练模型之前,需要准备好训练数据集。Detectron2支持COCO、Pascal VOC、Cityscapes和LVIS等常见数据集格式。可以使用以下命令下载COCO数据集:
```
wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
wget http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
wget http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip
unzip train2017.zip
unzip val2017.zip
unzip annotations_trainval2017.zip
```
然后,可以使用Detectron2提供的数据格式转换工具将数据集转换为Detectron2格式。例如,将COCO数据集转换为Detectron2格式:
```
python detectron2/tools/convert_coco_to_detectron2.py \
path/to/coco/train2017 \
path/to/coco/annotations/instances_train2017.json \
path/to/output/train.json
python detectron2/tools/convert_coco_to_detectron2.py \
path/to/coco/val2017 \
path/to/coco/annotations/instances_val2017.json \
path/to/output/val.json
```
3. 训练模型
在准备好数据集之后,可以使用Detectron2训练模型。首先,需要定义一个配置文件,该文件包含有关模型架构、训练参数和数据集路径等信息。可以使用Detectron2提供的示例配置文件作为起点,并根据需要进行修改。例如,以下是使用ResNet-50-FPN架构训练COCO数据集的示例配置文件:
```
MODEL:
WEIGHTS: "detectron2://ImageNetPretrained/MSRA/R-50.pkl"
ROI_HEADS:
NUM_CLASSES: 80
DATASETS:
TRAIN: ("path/to/train.json",)
TEST: ("path/to/val.json",)
SOLVER:
IMS_PER_BATCH: 2
BASE_LR: 0.0025
STEPS: (240000, 320000)
MAX_ITER: 360000
OUTPUT_DIR: "path/to/output"
```
然后,可以使用以下命令开始训练模型:
```
python detectron2/tools/train_net.py --config-file path/to/config.yaml
```
4. 推理模型
在训练完成后,可以使用训练好的模型进行目标检测推理。可以使用以下命令进行推理:
```
python detectron2/tools/infer_simple.py \
--cfg path/to/config.yaml \
--input path/to/image.jpg \
--output path/to/output.jpg \
--opts MODEL.WEIGHTS path/to/model.pth
```
其中,--input参数指定输入图像的路径,--output参数指定输出图像的路径,--opts参数指定模型权重的路径。
以上就是Detectron2的详细使用手册。如果你想要进一步了解Detectron2的详细使用方法,可以参考Detectron2的官方文档。
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