mmdetection怎么把ResNet50改成ResNet101

mmdetection是一个基于PyTorch的开源物体检测框架，它支持各种主流检测算法，并提供了丰富的预训练模型。如果要将ResNet50改成ResNet101，需要进行以下步骤：

1. 找到mmdetection中使用ResNet50的配置文件，例如faster_rcnn_r50_fpn_1x.py，复制一份并重命名为faster_rcnn_r101_fpn_1x.py。

2. 打开新复制的配置文件，将所有出现ResNet50的地方替换成ResNet101。

3. 在模型定义的地方，将使用的ResNet网络改为ResNet101。

4. 根据需要调整其他超参数，例如学习率、训练轮数等。

相关问题

mmdetection使用resnet

您好！对于使用resnet作为backbone的mmdetection模型，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您已经安装了mmdetection库。可以通过以下命令安装：

pip install mmdet

2. 在mmdetection的配置文件中，您需要指定使用的backbone为resnet。您可以在配置文件中找到`model.backbone`字段，并将其设置为`resnet`。例如：

model = dict(
    type='FasterRCNN',
    ...
    backbone=dict(
        type='ResNet',
        depth=50,
        ...
    ),
    ...
)

在上述示例中，我们使用了Faster R-CNN作为检测模型，并指定了使用resnet-50作为backbone。

3. 接下来，您需要下载预训练的resnet权重文件。您可以在mmdetection的模型库中找到相关的预训练权重文件。可以通过以下命令下载：

wget https://download.openmmlab.com/pretrain/third_party/resnet50_caffe-788b5fa3.pth

4. 将下载的预训练权重文件放置在指定的路径下。例如，您可以将其放置在`~/.cache/torch/checkpoints/`目录下。

5. 最后，在使用mmdetection进行训练或测试时，指定使用的配置文件即可。例如，在命令行中执行以下命令进行训练：

python tools/train.py <config_file>

其中`<config_file>`为您的配置文件路径。

这样，您就可以使用resnet作为backbone进行mmdetection模型的训练和测试了。希望能对您有所帮助！如有更多疑问，请随时提问。

mmdet3d resnet101 backbone 在哪儿

mmdet3d（MMDetection3D）是一个用于3D目标检测任务的开源框架，其基于深度学习技术。在mmdet3d中，resnet101是作为其中的一种基础网络（backbone）来使用的。

backbone可以理解为整个网络的基础结构，负责提取输入数据的特征。而resnet101是一种经典的卷积神经网络结构，实现了残差学习的思想。它具有较深的层数（101层），可以有效地提取图像或点云数据中的特征。

在mmdet3d中，resnet101被广泛地应用于3D目标检测任务。具体来说，它通常作为backbone来提取输入点云数据的特征，然后再通过其他结构（如RPN、ROI Pooling等）进行目标检测的各个步骤。

通过使用resnet101作为backbone，mmdet3d可以提取更高层次的语义特征，有助于提高三维目标检测任务的准确性和鲁棒性。此外，mmdet3d还支持其他不同的backbone选择，如resnet50等，以便用户根据具体任务和数据集的需求进行选择和调整。