mmsegmentation修改模型

要修改mmsegmentation的模型，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开mmseg/core/optimizer/__init__.py文件，并在其中添加您的新模块。例如，如果您的新模块名为MyOptimizer，可以添加以下代码：`from .my_optimizer import MyOptimizer`。这样，注册器(registry)将会发现这个新的模块并添加它。\[1\]

2. 在配置文件中找到optimizer域，并根据您的需求进行修改。例如，如果您想使用ADAM优化器，可以将optimizer字段修改为`optimizer = dict(type='Adam', lr=0.0003, weight_decay=0.0001)`。请注意，使用ADAM优化器可能会导致数值表现下降。\[2\]

3. 如果您想修改特定模型（如DANet），可以找到对应的配置文件。例如，如果您想修改danet_r50-d8_512x512_20k_voc12aug.py配置文件，可以打开该文件并进行修改。

- 在文件中找到_base_字段，并根据您的需求修改其中的路径。例如，您可以修改骨架模型的路径、数据集的路径等。\[3\]

- 在model字段中，根据您的需求修改decode_head和auxiliary_head的num_classes参数，以适应您的分类类别数。\[3\]

请根据您的具体需求进行相应的修改。希望对您有所帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [MMsegmentation教程 4: 自定义模型](https://blog.csdn.net/yanqianglifei/article/details/122598010)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [mmsegmentation教程1:自定义数据集、config文件修改、训练教程](https://blog.csdn.net/weixin_42748439/article/details/122845505)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]