GitHub上AerialDetection代码中怎么加载自己的预训练权重
时间: 2024-04-30 08:24:36 浏览: 18
在AerialDetection中,加载自己的预训练权重需要进行以下步骤:
1. 在`configs/_base_/models/cascade_rcnn_r50_fpn.py`或其他相应的配置文件中,修改`pretrained`为False,并设置`checkpoint`路径为自己的预训练权重文件路径:
```python
model = dict(
type='CascadeRCNN',
pretrained=None,
...
# 自己的预训练权重文件路径
checkpoint='path/to/your/checkpoint.pth',
...
)
```
2. 将自己的预训练权重文件放置在`work_dirs`目录下,例如`work_dirs/cascade_rcnn_r50_fpn_1x/epoch_12.pth`。
3. 运行训练或测试命令时,使用`--resume`参数指定加载预训练权重的路径:
```shell
# 训练时加载预训练权重
python tools/train.py configs/my_config.py --resume work_dirs/cascade_rcnn_r50_fpn_1x/epoch_12.pth
# 测试时加载预训练权重
python tools/test.py configs/my_config.py work_dirs/cascade_rcnn_r50_fpn_1x/epoch_12.pth --eval bbox
```
这样就可以加载自己的预训练权重进行训练或测试了。