mmdetection第二代中针对小数据集怎么实现数据扩充
时间: 2024-05-26 13:15:14 浏览: 17
mmdetection第二代中数据扩充可以通过修改配置文件来实现。具体步骤如下:
1. 在配置文件中找到数据集相关的配置项,例如`train_pipeline`和`test_pipeline`,它们分别对应训练和测试时的数据处理流程。
2. 在`train_pipeline`中添加数据扩充的操作,例如`RandomFlip()`、`ColorJitter()`、`RandomRotate()`等,这些操作可以通过`mmcv`库中的函数来实现。
3. 为了防止过度拟合,通常需要设置数据扩充的概率,可以在每个数据扩充操作后添加一个`RandomApply()`函数,来随机应用数据扩充操作。
4. 在完成数据扩充后,需要重新生成训练集的索引文件,可以使用`tools/convert_datasets.py`脚本。
5. 修改配置文件中数据集相关的配置项,例如`train_ann_file`和`val_ann_file`,使其指向新生成的索引文件。
6. 最后重新训练模型即可。
需要注意的是,数据扩充的具体操作和概率需要根据实际情况进行调整,以获得最佳的训练效果。
相关问题
mmdetection第二代中有mosaic数据增强吗
是的,mmdetection第二代中包含了mosaic数据增强。Mosaic数据增强是一种集成多张图像来生成训练图像的数据增强方式,可以增加训练数据的多样性,提高模型的泛化能力。在mmdetection第二代中,mosaic数据增强已经被集成到了数据加载器中,可以通过配置文件中的参数来启用。具体可参考mmdetection的官方文档。
如何在mmdetection第二代中使用mosaic数据增强
在mmdetection第二代中,可以使用`Mosaic`数据增强来增加训练数据集的多样性,从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。
具体使用`Mosaic`数据增强的步骤如下:
1. 在`mmdet/datasets/pipelines/transforms.py`文件中引入`Mosaic`数据增强:
```
from .mosaic import Mosaic
```
2. 在数据增强管道中添加`Mosaic`数据增强:
```
transforms=[
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='Mosaic',
img_scale=(1333, 800),
pad_val=114.0,
keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels'],
rotate_after_flip=True),
dict(type='DefaultFormatBundle'),
dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']),
]
```
其中,`Mosaic`数据增强需要设置以下参数:
- `img_scale`:图像缩放尺寸;
- `pad_val`:图像填充的像素值;
- `keys`:数据集中需要进行`Mosaic`数据增强的数据类型,一般为图像、目标框和标签;
- `rotate_after_flip`:是否在翻转后进行旋转。
3. 配置训练配置文件`configs/_base_/datasets/coco_detection.py`中的`data`字典,将`pipeline`字段中的数据增强管道设置为刚才定义的管道:
```
data = dict(
samples_per_gpu=2,
workers_per_gpu=2,
train=dict(
type='CocoDataset',
ann_file=data_root + 'annotations/instances_train2017.json',
img_prefix=data_root + 'train2017/',
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='Mosaic',
img_scale=(1333, 800),
pad_val=114.0,
keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels'],
rotate_after_flip=True),
dict(type='DefaultFormatBundle'),
dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']),
]),
val=dict(
type='CocoDataset',
ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json',
img_prefix=data_root + 'val2017/',
pipeline=[
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(
type='MultiScaleFlipAug',
img_scale=(1333, 800),
flip=False,
transforms=[
dict(type='Resize', img_scale=(1333, 800), keep_ratio=True),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='Pad', size_divisor=32),
dict(type='DefaultFormatBundle'),
dict(type='Collect', keys=['img']),
])
]),
test=dict(
type='CocoDataset',
ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json',
img_prefix=data_root + 'val2017/',
pipeline=[
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(
type='MultiScaleFlipAug',
img_scale=(1333, 800),
flip=False,
transforms=[
dict(type='Resize', img_scale=(1333, 800), keep_ratio=True),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='Pad', size_divisor=32),
dict(type='DefaultFormatBundle'),
dict(type='Collect', keys=['img']),
])
]))
```
4. 运行训练命令即可:
```
./tools/dist_train.sh configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py 4
```
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