model = FasterRCNN(backbone=backbone, num_classes=91)
时间: 2024-06-07 18:11:30 浏览: 20
这是一个使用 Faster R-CNN 算法进行目标检测的模型的定义。其中 backbone 是指用于提取图像特征的主干网络,num_classes 是指需要检测的目标类别数量。在这个模型中,使用了预训练好的 backbone 网络作为特征提取器,然后在其基础上添加了 RPN(Region Proposal Network)和 ROI(Region of Interest) pooling 层,最终输出检测结果。
相关问题
if backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: model = get_model_from_name[backbone](num_classes=num_classes, pretrained=pretrained) else: model = get_model_from_name[backbone](input_shape=input_shape, num_classes=num_classes, pretrained=pretrained)
这段代码主要用于根据指定的 backbone 构建模型。
首先,判断指定的 backbone 是否在 ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base'] 中。如果不在这个列表中,说明是使用的常规的 CNN 模型,直接调用 get_model_from_name 函数根据 backbone 名称创建模型,并传入类别数量和预训练模型参数等参数。
如果指定的 backbone 在列表中,说明是使用的 Vision Transformer(ViT)或 Swin Transformer 模型,需要额外传入输入图片的形状参数 input_shape。这里通过调用 get_model_from_name 函数根据 backbone 名称创建模型,并传入输入图片的形状、类别数量和预训练模型参数等参数。
最终,返回创建好的模型对象。
if local_rank == 0: show_config( num_classes=num_classes, backbone=backbone, model_path=model_path, input_shape=input_shape, \ Init_Epoch=Init_Epoch, Freeze_Epoch=Freeze_Epoch, UnFreeze_Epoch=UnFreeze_Epoch, Freeze_batch_size=Freeze_batch_size, Unfreeze_batch_size=Unfreeze_batch_size, Freeze_Train=Freeze_Train, \ Init_lr=Init_lr, Min_lr=Min_lr, optimizer_type=optimizer_type, momentum=momentum, lr_decay_type=lr_decay_type, \ save_period=save_period, save_dir=save_dir, num_workers=num_workers, num_train=num_train, num_val=num_val )
这段代码是在分布式训练中,只在主进程(rank=0)上打印一些配置信息。
首先,判断当前进程的 rank 是否为 0,如果是则调用自定义的 `show_config` 函数打印一些配置信息。这些配置信息包括模型的分类数量、使用的骨干网络、模型路径、输入图像尺寸、初始化阶段的训练轮数、冻结阶段的训练轮数、解冻阶段的训练轮数、冻结阶段的 batch size、解冻阶段的 batch size、是否进行冻结阶段的训练、学习率的初始值、最小学习率、优化器类型、动量、学习率衰减类型、模型保存间隔、模型保存路径、数据加载器的工作进程数、训练集样本数量、测试集样本数量。
这些配置信息有助于理解模型训练时的一些参数设置,方便后期调试和优化模型训练过程。
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