_C.MODEL.RPN.ANCHOR_STRIDE = (4, 8, 16, 32, 64)

时间: 2023-10-06 11:07:23 浏览: 36
这是一个IT类问题。这行代码是在配置目标检测模型中的RPN网络的anchor stride参数,它定义了在特征图上相邻两个anchor的中心点之间的距离。具体来说,这个参数是一个包含5个整数的元组,分别表示RPN网络在不同特征图上的anchor stride大小。其中,第一个元素对应于最高分辨率的特征图,最后一个元素对应于最低分辨率的特征图。通常情况下,较高分辨率的特征图用于检测较小的目标,因此其anchor stride应该设置得较小;而较低分辨率的特征图用于检测较大的目标,因此其anchor stride可以设置得较大。
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解释下面代码num_workers = 0 pretrained_weights = 'checkpoints/v3_ctpn_ep22_0.3801_0.0971_0.4773.pth' anchor_scale = 16 IOU_NEGATIVE = 0.3 IOU_POSITIVE = 0.7 IOU_SELECT = 0.7 RPN_POSITIVE_NUM = 150 RPN_TOTAL_NUM = 300 # bgr can find from here: https://github.com/fchollet/deep-learning-models/blob/master/imagenet_utils.py IMAGE_MEAN = [123.68, 116.779, 103.939] OHEM = True checkpoints_dir = './checkpoints' outputs = r'./logs'

num_workers = 0:表示使用当前计算机的所有CPU核心进行训练。 pretrained_weights = 'checkpoints/v3_ctpn_ep22_0.3801_0.0971_0.4773.pth':表示使用预训练的权重文件进行模型的初始化。 anchor_scale = 16:表示使用的anchor的大小比例。 IOU_NEGATIVE = 0.3:表示IOU小于0.3的anchor被认为是负样本。 IOU_POSITIVE = 0.7:表示IOU大于0.7的anchor被认为是正样本。 IOU_SELECT = 0.7:表示在训练时选择的anchor的IOU阈值。 RPN_POSITIVE_NUM = 150:表示每张图片中正样本的数量。 RPN_TOTAL_NUM = 300:表示每张图片中总共选择的anchor的数量。

python eval_rcnn.py --cfg_file cfgs/default.yaml --ckpt ../output/rpn/ckpt/checkpoint_epoch_200.pth --batch_size 4 --eval_mode rcnn

这是一个使用Python运行的命令,用于执行一个名为"eval_rcnn.py"的脚本,该脚本需要传入几个参数: - "--cfg_file cfgs/default.yaml":指定配置文件路径,其中"cfgs/default.yaml"是文件路径。 - "--ckpt ../output/rpn/ckpt/checkpoint_epoch_200.pth":指定模型文件路径,其中"../output/rpn/ckpt/checkpoint_epoch_200.pth"是模型文件路径。 - "--batch_size 4":指定批次大小,这里设置为4。 - "--eval_mode rcnn":指定评估模式,这里设置为rcnn。 该命令的作用是根据指定的配置文件、模型文件和参数,在命令行中运行一个RCNN模型评估过程。

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class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out这是我改进之前的类代码块,而这是我加入SA注意力机制后的代码块:class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN, ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out,我发现改进后的代码块对于mlps参数的计算非常混乱,请你帮我检查一下,予以更正并给出注释

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