mmdetection第二代中RandomShift如何使用
时间: 2024-05-11 12:19:06 浏览: 26
在mmdetection第二代中,RandomShift是通过数据增强的方式来实现的,可以在配置文件中进行设置。
具体而言,在数据增强部分的transforms中,可以添加如下代码:
```python
transforms=[
dict(type='RandomShift',
shift_range=(0, 0.1),
prob=0.5),
...
]
```
其中,shift_range为平移范围,可以设置为一个元组,表示在x方向和y方向上的最大平移距离,这里设置为(0, 0.1)表示在x和y方向上最大平移0.1倍的图像大小;prob为增强概率,即在每个样本上进行增强的概率,这里设置为0.5表示有50%的概率对每个样本进行平移增强。
需要注意的是,RandomShift只能用于图像增强,不能用于标注框的平移。如果需要对标注框进行平移增强,需要使用其他的数据增强方式,如RandomFlip或RandomCrop等。
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mmdetection第二代中Corrupt如何使用
在mmdetection第二代中,Corrupt是一种数据增强方法,用于生成破损图像数据。它可以通过在图像中加入随机的像素点、线段、矩形和椭圆等来模拟图像破损的情况,从而提高模型的鲁棒性。
要使用Corrupt,你需要在训练配置文件中添加以下配置:
```python
train_pipeline = [
# ...
dict(type='Corrupt', severity=1, severity_prob=0.5),
# ...
]
```
其中,`severity`表示破损的强度,取值范围为1-5,数字越大表示破损越严重;`severity_prob`表示对一个batch中的图像进行破损的概率,取值范围为0-1。
这样,训练时就会对一部分图像进行Corrupt操作,从而增加数据集的多样性。
mmdetection第二代中SegRescale如何使用
在 mmdetection 第二代中,SegRescale 是一种用于多尺度训练的数据增强方式。具体使用方法如下:
1.在配置文件中设置 `img_scale` 参数为多个尺度,例如:
```python
img_scale=[(1333, 800), (1333, 640)]
```
2.在数据集中定义 `seg_prefix` 参数,例如:
```python
data = dict(
train=dict(
type='CocoDataset',
ann_file='data/coco/annotations/instances_train2017.json',
img_prefix='data/coco/train2017/',
seg_prefix='data/coco/train2017/',
pipeline=train_pipeline),
val=dict(
type='CocoDataset',
ann_file='data/coco/annotations/instances_val2017.json',
img_prefix='data/coco/val2017/',
seg_prefix='data/coco/val2017/',
pipeline=test_pipeline),
test=dict(
type='CocoDataset',
ann_file='data/coco/annotations/instances_val2017.json',
img_prefix='data/coco/val2017/',
seg_prefix='data/coco/val2017/',
pipeline=test_pipeline))
```
3.在训练配置中添加 `seg_rescaler` 参数,例如:
```python
train_cfg = dict(
seg_rescaler=dict(
type='RelativeSegRescaler',
scale_factor=[0.5, 1.5],
policy='random',
power=0.1),
# ...
)
```
其中,`scale_factor` 参数表示相对于 `img_scale` 中的尺度进行缩放的尺度因子范围,`policy` 参数表示缩放方式,可以为 'random' 或 'range',`power` 参数表示缩放因子的幂次。
4.在模型配置中添加 `seg_resampling` 参数,例如:
```python
model = dict(
type='MaskRCNN',
# ...
roi_head=dict(
type='StandardRoIHead',
# ...
mask_roi_extractor=dict(
type='SingleRoIExtractor',
roi_layer=dict(type='RoIAlign', out_size=14, sample_num=2),
out_channels=256,
featmap_strides=[4, 8, 16, 32]),
mask_head=dict(
type='FCNMaskHead',
num_convs=4,
in_channels=256,
conv_out_channels=256,
num_classes=80,
loss_mask=dict(
type='CrossEntropyLoss', use_mask=True, loss_weight=1.0)),
seg_resampling=True, # 添加该参数
),
# ...
)
```
其中,`seg_resampling` 参数表示是否使用 SegRescale 进行多尺度训练。
通过以上步骤,即可在 mmdetection 第二代中使用 SegRescale 进行多尺度训练。