def train( cfg, data_cfg, weights_from="", weights_to="", save_every=10, img_size=(1088, 608), resume=False, epochs=100, batch_size=16, accumulated_batches=1, freeze_backbone=False, opt=None, ):
时间: 2023-12-15 15:04:15 浏览: 37
这是一个 Python 函数的定义,其中包含了多个参数:
- `cfg`:训练配置文件的路径或字典。
- `data_cfg`:数据集配置文件的路径或字典。
- `weights_from`:预训练模型的路径。
- `weights_to`:训练过程中保存模型的路径。
- `save_every`:每训练几个 epoch 保存一次模型。
- `img_size`:输入图像的大小。
- `resume`:是否从上次训练中断的地方继续训练。
- `epochs`:训练的 epoch 数。
- `batch_size`:每个 batch 的大小。
- `accumulated_batches`:梯度累积的 batch 数。
- `freeze_backbone`:是否冻结预训练模型的 backbone。
- `opt`:优化器的类型和参数。
这个函数的作用是训练一个目标检测模型,具体的实现需要根据函数内部的代码来确定。
相关问题
self.encoder = smp.Unet( encoder_name=cfg.backbone, encoder_weights=weight, in_channels=cfg.in_chans, classes=cfg.target_size, activation=None, )
这段代码使用了 segmentation_models_pytorch 库中的 Unet 模型作为编码器(encoder),并指定了模型的 backbone、输入通道数、输出通道数、激活函数等参数。其中,encoder_weights 参数用于指定预训练的权重文件路径,如果不需要使用预训练权重则可以设置为 None。Unet 模型是一种常用的图像分割模型,可以用于将输入图像分割成多个部分,每个部分对应一个输出通道。
解释def run(FLAGS, cfg): # build Tracker tracker = Tracker(cfg, mode='test') # load weights if cfg.architecture in ['DeepSORT']: if cfg.det_weights != 'None': tracker.load_weights_sde(cfg.det_weights, cfg.reid_weights) else: tracker.load_weights_sde(None, cfg.reid_weights) else: tracker.load_weights_jde(cfg.weights)
这段代码是定义了一个名为 run 的函数,该函数接受两个参数 FLAGS 和 cfg。其主要功能是构建一个 Tracker 对象并加载权重。
具体步骤如下:
1. 根据给定的配置 cfg 和模式 'test',创建一个 Tracker 对象 tracker。
2. 判断 cfg.architecture 是否为 'DeepSORT',如果是则继续执行下一步,否则执行步骤 5。
3. 判断 cfg.det_weights 是否为 'None',即检测模型权重是否存在,如果存在则加载检测模型权重 cfg.det_weights 和重识别模型权重 cfg.reid_weights,否则只加载重识别模型权重 cfg.reid_weights。
4. 如果成功加载了检测模型和重识别模型的权重,则通过 tracker.load_weights_sde 函数加载权重到 Tracker 对象中。
5. 如果 cfg.architecture 不是 'DeepSORT',则通过 tracker.load_weights_jde 函数加载 cfg.weights 中的权重到 Tracker 对象中。
该函数的主要目的是准备跟踪器,为跟踪视频或图像中的目标做准备。其中,DeepSORT 是一种基于深度学习的目标跟踪算法,需要加载检测模型和重识别模型的权重;而其他跟踪算法则只需要加载一个模型的权重。