data = dict( samples_per_gpu=4, workers_per_gpu=4, train=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/train.txt', pipeline=train_pipeline), val=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/val.txt', pipeline=test_pipeline), test=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/val.txt', pipeline=test_pipeline))解释一下这段代码
时间: 2024-04-18 21:31:39 浏览: 16
这段代码是一个数据配置字典,用于定义数据加载和预的相关参数。
首先,它定义了每个GPU上的样本数和工作线程数,分别为`samples_per_gpu=4`和`workers_per_gpu=4`。
接下来,它定义了三个数据集:训练集、验证集和测试集。每个数据集都有以下共同的属性:
- `type`:指定数据集类型,例如目标检测、语义分割等。
- `data_root`:指定数据集存储的根目录。
- `img_dir`:指定图像存放的目录。
- `ann_dir`:指定标注信息存放的目录。
- `split`:指定图像和标注信息之间的对应关系,如训练集、验证集或测试集的图像列表文件路径。
- `pipeline`:指定数据预处理的流程,包括一系列的操作(如resize、随机翻转、颜色增强等)。
对于训练集,它使用了`train_pipeline`作为数据预处理流程。对于验证集和测试集,它们分别使用了`test_pipeline`作为数据预处理流程。
通过这个数据配置字典,可以方便地定义和管理不同数据集的加载和预处理过程。这样,在训练、验证和测试过程中,可以直接使用这些配置来构建相应的数据加载器,并按照预定义的流程进行数据预处理。
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dataset_type = 'PascalVOCDataset' data_root = './data/VOCdevkit/VOC2012' img_norm_cfg = dict( mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True) crop_size = (512, 512) train_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), dict(type='LoadAnnotations'), dict(type='Resize', img_scale=(2048, 512), ratio_range=(0.5, 2.0)), dict(type='RandomCrop', crop_size=crop_size, cat_max_ratio=0.75), dict(type='RandomFlip', prob=0.5), dict(type='PhotoMetricDistortion'), dict(type='Normalize', **img_norm_cfg), dict(type='Pad', size=crop_size, pad_val=0, seg_pad_val=255), dict(type='DefaultFormatBundle'), dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_semantic_seg']), ] test_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), dict( type='MultiScaleFlipAug', img_scale=(2048, 512), img_ratios=[0.5, 0.75, 1.0, 1.25, 1.5, 1.75], flip=False, transforms=[ dict(type='Resize', keep_ratio=True), dict(type='RandomFlip'), dict(type='Normalize', **img_norm_cfg), dict(type='ImageToTensor', keys=['img']), dict(type='Collect', keys=['img']), ]) ] data = dict( samples_per_gpu=4, workers_per_gpu=4, train=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/train.txt', pipeline=train_pipeline), val=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/val.txt', pipeline=test_pipeline), test=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/val.txt', pipeline=test_pipeline))这个代码中的pineline是可以不用改的吗
在这个代码中,train_pipeline和test_pipeline是用于定义数据预处理流程的列表,它们包含了一系列的预处理操作。如果你的数据集与Pascal VOC数据集的结构和要求相同,那么这两个pipeline是可以不用改动的。
但是,如果你的数据集与Pascal VOC数据集有所不同,你可能需要对pipeline进行适当的修改。例如,如果你的数据集的图像尺寸与crop_size不同,你可能需要修改Resize和RandomCrop的参数以适应你的数据集。另外,如果你的数据集的类别数量不同,你可能需要修改Collect中的keys参数以适应你的标注数据。
总之,根据你的数据集的特点和需求,你可能需要对pipeline进行一些修改。
mmdetection怎么选训练时的数据集
mmdetection训练时的数据集可以通过修改配置文件中的数据集路径来选择。具体来说,需要在配置文件中指定训练集、验证集和测试集的路径,以及类别数等信息。
例如,在使用COCO数据集进行训练时,可以在配置文件中设置如下参数:
```
dataset_type = 'CocoDataset'
data_root = 'data/coco/'
classes = ('person', 'car', 'dog', ...)
train_pipeline = [...]
val_pipeline = [...]
test_pipeline = [...]
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=val_pipeline),
test=dict(
type=dataset_type,
ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json',
img_prefix=data_root + 'val2017/',
pipeline=test_pipeline))
```
其中,`ann_file`指定了标注文件的路径,`img_prefix`指定了图像文件的路径,`pipeline`指定了数据增强的方式。