代码 dataset = build_dataset(cfg, is_train)
时间: 2024-05-29 13:10:05 浏览: 9
这行代码在使用给定的配置(cfg)和训练标志(is_train)构建数据集(dataset)。具体地说,它会根据配置(cfg)中的数据集路径和数据集类型(如COCO、VOC等)读取数据集文件,并将其转换为可以用于训练或测试的形式。如果is_train为True,则构建训练数据集,否则构建测试数据集。
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class PrototypicalCalibrationBlock: def __init__(self, cfg): super().__init__() self.cfg = cfg self.device = torch.device(cfg.MODEL.DEVICE) self.alpha = self.cfg.TEST.PCB_ALPHA self.imagenet_model = self.build_model() self.dataloader = build_detection_test_loader(self.cfg, self.cfg.DATASETS.TRAIN[0]) self.roi_pooler = ROIPooler(output_size=(1, 1), scales=(1 / 32,), sampling_ratio=(0), pooler_type="ROIAlignV2") self.prototypes = self.build_prototypes() self.exclude_cls = self.clsid_filter() def build_model(self): logger.info("Loading ImageNet Pre-train Model from {}".format(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH)) if self.cfg.TEST.PCB_MODELTYPE == 'resnet': imagenet_model = resnet101() else: raise NotImplementedError state_dict = torch.load(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH) imagenet_model.load_state_dict(state_dict) imagenet_model = imagenet_model.to(self.device) imagenet_model.eval() return imagenet_model def build_prototypes(self): all_features, all_labels = [], [] for index in range(len(self.dataloader.dataset)): inputs = [self.dataloader.dataset[index]] assert len(inputs) == 1 # load support images and gt-boxes img = cv2.imread(inputs[0]['file_name']) # BGR img_h, img_w = img.shape[0], img.shape[1] ratio = img_h / inputs[0]['instances'].image_size[0] inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor = inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor * ratio boxes = [x["instances"].gt_boxes.to(self.device) for x in inputs] # extract roi features features = self.extract_roi_features(img, boxes) all_features.append(features.cpu().data) gt_classes = [x['instances'].gt_classes for x in inputs] all_labels.append(gt_classes[0].cpu().data)
这段代码是一个名为PrototypicalCalibrationBlock的类的定义,它包含了一些方法和属性。__init__方法接受一个cfg参数,用来初始化一些属性。其中包括设备类型、alpha值、预训练模型、数据加载器、RoI池化器和类别原型等。build_model方法用于加载ImageNet预训练模型,支持resnet101模型。build_prototypes方法用于提取RoI特征和类别标签,并将其存储为特征向量和类别原型。这个类的作用是在目标检测任务上进行模型校准。
用mmclassification 0.25.0版本做过拟合实验,在哪里修改代码固定训练图片的id
在mmclassification 0.25.0版本中,可以通过修改`train.py`文件来固定训练图片的id。具体步骤如下:
1. 打开`train.py`文件,并找到`train_dataset`的定义处。
2. 在`train_dataset`中添加参数`fixed_img_id=True`,表示固定训练图片的id。
3. 在`train.py`中找到`train`函数,将`train_dataset`作为参数传入。
4. 在`train.py`中找到`train_loop`函数,在该函数中找到`data_batch`的定义处。
5. 在`data_batch`中添加参数`fixed_img_id=True`,表示固定训练图片的id。
修改后的代码示例如下:
```python
# train.py
from mmcls.datasets import build_dataset
from mmcls.utils import build_dataloader
train_dataset = build_dataset(cfg.data.train)
train_dataloader = build_dataloader(
train_dataset,
samples_per_gpu=cfg.data.samples_per_gpu,
workers_per_gpu=cfg.data.workers_per_gpu,
dist=distributed,
shuffle=True,
fixed_img_id=True # 添加固定训练图片id的参数
)
def train(model, dataloader, optimizer, criterion, lr_scheduler, logger):
...
for i, data_batch in enumerate(dataloader):
data_batch['fixed_img_id'] = True # 添加固定训练图片id的参数
...
def train_loop(model, dataloader, optimizer, criterion, lr_scheduler, logger):
...
for i, data_batch in enumerate(dataloader):
data_batch['fixed_img_id'] = True # 添加固定训练图片id的参数
...
```
注意,修改后的代码可能需要按照自己的需求进行进一步的调整和修改。
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