python中**img_norm_cfg

`img_norm_cfg`是MMDetection中用于图像归一化的配置参数。它是一个字典类型的变量，包含了以下键值：

- `mean`：图像的均值，一般为一个三元素列表或元组，表示RGB三个通道的均值。
- `std`：图像的标准差，也是一个三元素列表或元组。
- `to_rgb`：是否将图像从BGR转换为RGB格式，一般为True。

当我们训练神经网络时，需要将输入的图像进行归一化处理，以便网络更好地学习数据特征。`img_norm_cfg`就是用于指定归一化参数的。在MMDetection中，它通常在配置文件中被定义，并在训练和测试过程中被使用。

相关问题

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：

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：

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。

MMDetection中设置的参数在代码哪里

MMDetection是一个基于PyTorch框架开发的目标检测工具箱，其中的参数设置通常在配置文件（config file）中进行。配置文件中包含了许多不同的参数，例如模型结构、数据集路径、优化器、训练参数等等。

在MMDetection中，通常会有一个主配置文件config.py，其中包含了许多默认的配置参数。这些参数可以通过命令行参数（args）进行覆盖或修改。例如，以下代码是在COCO数据集上训练Faster R-CNN模型的例子，其中的config文件是faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py：

python tools/train.py configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py

在faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py中，可以设置许多不同的参数，例如学习率、batch_size、数据集路径、模型结构等等。例如，以下代码是faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py中的一部分：

model = dict(
    type='FasterRCNN',
    pretrained='torchvision://resnet50',
    backbone=dict(
        type='ResNet',
        depth=50,
        num_stages=4,
        out_indices=(0, 1, 2, 3),
        frozen_stages=1,
        norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True),
        norm_eval=True,
        style='pytorch'),
    neck=dict(
        type='FPN',
        in_channels=[256, 512, 1024, 2048],
        out_channels=256,
        num_outs=5),
    rpn_head=dict(
        type='RPNHead',
        in_channels=256,
        feat_channels=256,
        anchor_generator=dict(
            type='AnchorGenerator',
            scales=[8],
            ratios=[0.5, 1.0, 2.0],
            strides=[4, 8, 16, 32, 64]),
        bbox_coder=dict(
            type='DeltaXYWHBBoxCoder',
            target_means=[0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
            target_stds=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0]),
        loss_cls=dict(
            type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=1.0),
        loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0 / 9.0, loss_weight=1.0)),
    roi_head=dict(
        type='StandardRoIHead',
        bbox_roi_extractor=dict(
            type='SingleRoIExtractor',
            roi_layer=dict(type='RoIAlign', out_size=7, sample_num=2),
            out_channels=256,
            featmap_strides=[4, 8, 16, 32]),
        bbox_head=dict(
            type='Shared2FCBBoxHead',
            in_channels=256,
            fc_out_channels=1024,
            roi_feat_size=7,
            num_classes=80,
            bbox_coder=dict(
                type='DeltaXYWHBBoxCoder',
                target_means=[0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
                target_stds=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2]),
            reg_class_agnostic=False,
            loss_cls=dict(
                type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=1.0),
            loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0, loss_weight=1.0))),
    # model training and testing settings
    train_cfg=dict(
        rpn=dict(
            assigner=dict(
                type='MaxIoUAssigner',
                pos_iou_thr=0.7,
                neg_iou_thr=0.3,
                min_pos_iou=0.3,
                match_low_quality=True,
                ignore_iof_thr=-1),
            sampler=dict(
                type='RandomSampler',
                num=256,
                pos_fraction=0.5,
                neg_pos_ub=-1,
                add_gt_as_proposals=False),
            allowed_border=0,
            pos_weight=-1,
            debug=False),
        rcnn=dict(
            assigner=dict(
                type='MaxIoUAssigner',
                pos_iou_thr=0.5,
                neg_iou_thr=0.5,
                min_pos_iou=0.5,
                match_low_quality=True,
                ignore_iof_thr=-1),
            sampler=dict(
                type='RandomSampler',
                num=512,
                pos_fraction=0.25,
                neg_pos_ub=-1,
                add_gt_as_proposals=True),
            pos_weight=-1,
            debug=False)),
    test_cfg=dict(
        rpn=dict(
            nms_across_levels=False,
            nms_pre=1000,
            nms_post=1000,
            max_num=1000,
            nms_thr=0.7,
            min_bbox_size=0),
        rcnn=dict(
            score_thr=0.05,
            nms=dict(type='nms', iou_thr=0.5),
            max_per_img=100)))

# dataset settings
dataset_type = 'CocoDataset'
data_root = 'data/coco/'
img_norm_cfg = dict(
    mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True)
train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),
    dict(type='Resize', img_scale=(1333, 800), keep_ratio=True),
    dict(type='RandomFlip', flip_ratio=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='Normalize', **img_norm_cfg),
            dict(type='Pad', size_divisor=32),
            dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
            dict(type='Collect', keys=['img']),
        ])
]
data = dict(
    samples_per_gpu=2,
    workers_per_gpu=2,
    train=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'annotations/instances_train2017.json',
        img_prefix=data_root + 'train2017/',
        pipeline=train_pipeline),
    val=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json',
        img_prefix=data_root + 'val2017/',
        pipeline=test_pipeline),
    test=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json',
        img_prefix=data_root + 'val2017/',
        pipeline=test_pipeline))

在这个配置文件中，model定义了模型结构，train_cfg定义了训练参数，test_cfg定义了测试参数，dataset_type定义了数据集类型，data定义了数据路径和预处理方式。这些参数的设置可以根据具体的需求进行修改。