imagenet的--dataset_type
时间: 2023-09-26 15:04:53 浏览: 55
ImageNet是一个大规模的图像数据集,其中包含超过1400万张图像,分为1000个不同类别。在使用ImageNet数据集进行深度学习模型训练时,可以使用不同的数据集类型来指定数据集的格式。这些数据集类型包括:
1. ImageFolder:将图像文件组织在不同的文件夹中,每个文件夹代表一个类别。
2. LMDB:使用Lightning Memory-Mapped Database (LMDB) 存储图像,并将它们按照类别划分。
3. RecordIO:使用RecordIO格式存储图像和标签信息,可以通过MXNet框架进行读取。
4. TFRecord:使用TensorFlow框架的TFRecord格式存储图像和标签信息。
可以根据具体的需求选择不同的数据集类型来处理ImageNet数据集。
相关问题
parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--checkpoint_path", default=None, type=str, required=True, help="path of trained checkpoint") parser.add_argument("--dataset_type", default="imagenet-r", type=str, required=True, help="Type of eval dataset. 'imagenet' : for imagenet like dataset / 'cifar' for CIFAR like") parser.add_argument("--data_dir", default="imagenet-r", action=None, type=str, required=True, help="dataset directory") parser.add_argument("--WordnetId2ClassName_filepath", default="zero_shot/WordNetId2ClassName.txt", type=str, help="txt file containing wordNetId to class name")
这段代码是用 argparse 模块来解析命令行参数,可以让用户在运行程序时通过命令行输入参数,而不是直接修改代码中的参数。具体来说,这段代码定义了四个参数:
- `checkpoint_path`:训练好的模型的路径,是必需的参数。
- `dataset_type`:评估数据集的类型,可选的值有 `"imagenet"` 和 `"cifar"`,默认值是 `"imagenet-r"`,也是必需的参数。
- `data_dir`:评估数据集所在的目录,是必需的参数。
- `WordnetId2ClassName_filepath`:一个包含 WordNetId 到类名映射关系的文本文件的路径,可选参数,如果不提供则默认为 `"zero_shot/WordNetId2ClassName.txt"`。
在程序运行时,用户可以通过命令行来指定这些参数,例如:
```
python my_program.py --checkpoint_path=/path/to/checkpoint --dataset_type=cifar --data_dir=/path/to/data
```
这样就可以将指定的参数传递给程序并运行。
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。
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