mmdetection第二代中Normalize有何作用
时间: 2023-10-15 09:07:45 浏览: 19
在mmdetection第二代中,Normalize主要有两个作用:
1. 将图像的像素值归一化到0~1范围内,以便神经网络更好地处理图像数据。具体地,它会将输入图像的像素值除以255,使得像素值范围在0~1之间。
2. 对图像进行标准化以提高训练的稳定性。标准化可以减少不同图像之间的差异,使得神经网络更容易学习到图像的本质特征。具体地,它会对图像进行标准化操作,使得图像的像素值在均值为(0.485,0.456,0.406),标准差为(0.229,0.224,0.225)的分布范围内。这个操作可以使得输入图像的像素值分布更加均匀,使得神经网络更容易训练和收敛。
相关问题
mmdetection第二代中RandomCrop如何使用
在 mmdetection v2.x 中,可以使用 `RandomCrop` 数据增强来随机裁剪图像,以增加模型的鲁棒性。
`RandomCrop` 数据增强可以在 `Pipeline` 中使用,具体步骤如下:
1. 在配置文件中设置数据增强参数,例如:
```yaml
train_pipeline:
- type: LoadImageFromFile
- type: RandomFlip
- type: Resize
img_scale: (1333, 800)
multiscale_mode: value
ratio_range: (0.8, 1.2)
- type: RandomCrop
crop_size: (800, 800)
allow_negative_crop: True
- type: Normalize
- type: Pad
size_divisor: 32
- type: DefaultFormatBundle
- type: Collect
```
2. 在代码中加载配置文件并构建数据管道:
```python
from mmcv import Config
from mmdet.datasets.builder import build_dataloader, build_dataset
cfg = Config.fromfile('configs/my_config.py')
train_dataset = build_dataset(cfg.data.train)
train_dataloader = build_dataloader(
train_dataset,
samples_per_gpu=2,
workers_per_gpu=2,
shuffle=True,
collate_fn=train_dataset.collate_fn,
pin_memory=False
)
```
这里的 `train_dataset` 和 `train_dataloader` 分别是训练数据集和训练数据加载器。
使用上述配置文件和代码,`RandomCrop` 数据增强会在训练过程中被应用,以随机裁剪图像。具体来说,`crop_size` 参数指定了裁剪后的图像尺寸,`allow_negative_crop` 参数指定了是否允许裁剪出现负值。
如何在mmdetection第二代中使用mosaic数据增强
在mmdetection第二代中,可以使用`Mosaic`数据增强来增加训练数据集的多样性,从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。
具体使用`Mosaic`数据增强的步骤如下:
1. 在`mmdet/datasets/pipelines/transforms.py`文件中引入`Mosaic`数据增强:
```
from .mosaic import Mosaic
```
2. 在数据增强管道中添加`Mosaic`数据增强:
```
transforms=[
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),
dict(type='Resize', img_scale=(1333, 800), keep_ratio=True),
dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='Pad', size_divisor=32),
dict(
type='Mosaic',
img_scale=(1333, 800),
pad_val=114.0,
keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels'],
rotate_after_flip=True),
dict(type='DefaultFormatBundle'),
dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']),
]
```
其中,`Mosaic`数据增强需要设置以下参数:
- `img_scale`:图像缩放尺寸;
- `pad_val`:图像填充的像素值;
- `keys`:数据集中需要进行`Mosaic`数据增强的数据类型,一般为图像、目标框和标签;
- `rotate_after_flip`:是否在翻转后进行旋转。
3. 配置训练配置文件`configs/_base_/datasets/coco_detection.py`中的`data`字典,将`pipeline`字段中的数据增强管道设置为刚才定义的管道:
```
data = dict(
samples_per_gpu=2,
workers_per_gpu=2,
train=dict(
type='CocoDataset',
ann_file=data_root + 'annotations/instances_train2017.json',
img_prefix=data_root + 'train2017/',
pipeline=[
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),
dict(type='Resize', img_scale=(1333, 800), keep_ratio=True),
dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='Pad', size_divisor=32),
dict(
type='Mosaic',
img_scale=(1333, 800),
pad_val=114.0,
keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels'],
rotate_after_flip=True),
dict(type='DefaultFormatBundle'),
dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']),
]),
val=dict(
type='CocoDataset',
ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json',
img_prefix=data_root + 'val2017/',
pipeline=[
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(
type='MultiScaleFlipAug',
img_scale=(1333, 800),
flip=False,
transforms=[
dict(type='Resize', img_scale=(1333, 800), keep_ratio=True),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='Pad', size_divisor=32),
dict(type='DefaultFormatBundle'),
dict(type='Collect', keys=['img']),
])
]),
test=dict(
type='CocoDataset',
ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json',
img_prefix=data_root + 'val2017/',
pipeline=[
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(
type='MultiScaleFlipAug',
img_scale=(1333, 800),
flip=False,
transforms=[
dict(type='Resize', img_scale=(1333, 800), keep_ratio=True),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='Pad', size_divisor=32),
dict(type='DefaultFormatBundle'),
dict(type='Collect', keys=['img']),
])
]))
```
4. 运行训练命令即可:
```
./tools/dist_train.sh configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py 4
```
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