mmdetection在哪修改classes_num
时间: 2024-12-15 13:19:05 浏览: 16
MMDetection是一个基于PyTorch的高质量实例分割和物体检测库。如果你想修改`classes_num`,这通常是指类别数,这个值在MMDetection中用于配置模型的分类头。在`mmdet/models/detectors/base.py`文件中的`BaseDetector`类初始化部分,你可以找到`num_classes`变量,它是通过`self.CLASSES`来设置的。
要修改`classes_num`,首先需要定位到对应的配置文件(如`config.py`),在那里可以编辑`model`字典里的`num_classes`键值。例如:
```python
model = dict(
type='SingleStageDetector',
backbone=dict(...),
neck=dict(...),
bbox_head=dict(
num_classes=NUM_CLASSES, # 这里替换为你想要的类别数
...),
...)
```
然后,在运行训练或测试之前,你需要加载修改后的配置。如果你是在命令行中使用mmcv的工具,比如`mmcls train`,那么可以在命令后添加`cfg_file`参数指定新的配置文件路径。
相关问题
mm detection
mm detection是一个用于目标检测的开源框架,它基于PyTorch实现。使用mm detection可以进行目标检测任务的训练和推断。根据提供的引用,学习mm detection的难度可能较大。但是通过观看b站up主的教程和参考知乎上的mmlab官方教程,可以获得很好的指导和学习资源。在学习过程中,可以参考上述引用中提到的数据前期处理和配置文件的修改步骤来完成数据准备和模型配置的工作。特别需要注意的是,在修改配置文件时,需要根据具体的检测类别个数修改num_classes参数,并且不需要将背景归为一类。请根据自己的数据集标签值进行相应的修改。
mmdetection3.1.0
mmdetection3.1.0是一个用于目标检测的开源框架。根据引用中的描述,mmdetection3.1.0是mmdetection框架的一个版本。该版本在安装、配置和使用方面与之前的版本有一些改动。可以通过运行相应的命令来安装和验证安装。具体的安装和验证安装的步骤如下所示:
1.首先,需要安装mmcv和mmdetection。可以使用pip命令安装mmcv和openmim,具体命令如下:
pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install "mmcv>=2.0.0"
2.然后,需要克隆mmdetection的GitHub仓库,并进入该目录:
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
3.接下来,使用pip命令以verbose模式和editable模式进行安装,具体命令如下:
pip install -v -e .
4.验证安装可以使用mim命令下载mmdet的配置文件和权重,具体命令如下:
mim download mmdet --config rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco --dest .
5.最后,可以使用Python脚本进行目标检测。具体步骤如下:
python demo/image_demo.py demo/demo.jpg rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco.py --weights rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.pth --device cpu
另外,根据引用和的描述,还可以根据自己的需求修改mmdetection的类别和配置。可以在路径/mmdetection/mmdet/dataset/coco.py中修改类别名称,并通过ctrl+F命令查找并修改num_classes为自己数据集的类别数量。然后,可以使用python命令进行训练和测试。
希望以上信息能够帮助你了解mmdetection3.1.0的安装和使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [mmdetection3.1.0 训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/shuaijieer/article/details/131754881)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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