mmdetection如何写自己的配置文件
时间: 2024-04-26 16:10:26 浏览: 8
MMDetection是一个开源的目标检测工具包,支持多种目标检测算法和模型。在使用MMDetection进行目标检测任务时,需要使用配置文件来定义模型和训练参数。下面是如何编写自己的MMDetection配置文件的步骤:
1. 选择一个已有的配置文件作为基础。MMDetection提供了很多现成的配置文件,可以从中选择一个与你的任务相似的文件作为基础,然后进行修改和调整。
2. 修改数据集路径和类别数。在配置文件中,需要指定训练数据集和测试数据集的路径,并指定类别数。需要根据自己的数据集进行相应的修改。
3. 修改模型结构和参数。在配置文件中,需要指定使用的模型结构和参数,例如backbone、neck、head等。需要根据自己的任务进行相应的修改。
4. 修改训练和测试参数。在配置文件中,需要指定训练和测试的参数,例如学习率、优化器、批大小等。需要根据自己的任务进行相应的修改。
5. 保存配置文件。修改完成后,需要保存配置文件,以便后续的训练和测试使用。
需要注意的是,MMDetection的配置文件采用Python语言编写,可以使用任何文本编辑器进行编辑。另外,MMDetection还提供了一些命令行工具,可以帮助生成和修改配置文件,使用起来更加方便。
相关问题
mmdetection检测的配置文件是哪个
mmdetection检测的配置文件是模型的配置文件,通常以`.py`格式保存。在mmdetection中,模型的配置文件一般位于`configs`文件夹中,可以根据不同的任务和模型选择相应的配置文件进行调整。例如,对于目标检测任务,可以选择`configs/`下的`faster_rcnn`、`retinanet`、`ssd`等不同模型的配置文件。
mmdetection配置文件解读
mmdetection是一个基于PyTorch的目标检测框架,其配置文件是控制模型训练、测试和推理的重要参数。下面是一个mmdetection配置文件的解读:
```python
# model settings
model = dict(
type='RetinaNet',
pretrained='torchvision://resnet50',
backbone=dict(
type='ResNet',
depth=50,
num_stages=4,
out_indices=(0, 1, 2, 3),
frozen_stages=1,
norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True),
norm_eval=True,
style='pytorch'),
neck=dict(
type='FPN',
in_channels=[256, 512, 1024, 2048],
out_channels=256,
num_outs=5),
bbox_head=dict(
type='RetinaHead',
num_classes=80,
in_channels=256,
stacked_convs=4,
feat_channels=256,
octave_base_scale=4,
scales_per_octave=3,
anchor_ratios=[0.5, 1.0, 2.0],
anchor_strides=[8, 16, 32, 64, 128],
target_means=[.0, .0, .0, .0],
target_stds=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0],
loss_cls=dict(
type='FocalLoss',
use_sigmoid=True,
gamma=2.0,
alpha=0.25,
loss_weight=1.0),
loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=0.11, loss_weight=1.0)),
# training and testing settings
train_cfg=dict(
assigner=dict(
type='MaxIoUAssigner',
pos_iou_thr=0.5,
neg_iou_thr=0.4,
min_pos_iou=0,
ignore_iof_thr=-1),
smoothl1_beta=1.0,
allowed_border=-1,
pos_weight=-1,
debug=False),
test_cfg=dict(
nms_pre=1000,
min_bbox_size=0,
score_thr=0.05,
nms=dict(type='nms', iou_threshold=0.5),
max_per_img=100))
# dataset settings
dataset_type = 'CocoDataset'
data_root = 'data/coco/'
img_norm_cfg = dict(
mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True)
train_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='DefaultFormatBundle'),
dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']),
]
test_pipeline = [
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(
type='MultiScaleFlipAug',
img_scale=(1333, 800),
flip=False,
transforms=[
dict(type='Resize', keep_ratio=True),
dict(type='RandomFlip'),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='Pad', size_divisor=32),
dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
dict(type='Collect', keys=['img']),
])
]
data = dict(
samples_per_gpu=2,
workers_per_gpu=2,
train=dict(
type=dataset_type,
ann_file=data_root + 'annotations/instances_train2017.json',
img_prefix=data_root + 'train2017/',
pipeline=train_pipeline),
val=dict(
type=dataset_type,
ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json',
img_prefix=data_root + 'val2017/',
pipeline=test_pipeline),
test=dict(
type=dataset_type,
ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json',
img_prefix=data_root + 'val2017/',
pipeline=test_pipeline))
evaluation = dict(interval=1, metric='bbox')
# optimizer
optimizer = dict(type='SGD', lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=0.0001)
optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2))
# learning policy
lr_config = dict(
policy='step',
warmup='linear',
warmup_iters=500,
warmup_ratio=0.001,
step=[8, 11])
total_epochs = 12
# checkpoints
checkpoint_config = dict(interval=1)
log_config = dict(interval=50, hooks=[dict(type='TextLoggerHook')])
# runtime settings
dist_params = dict(backend='nccl')
log_level = 'INFO'
work_dir = './work_dirs/retinanet_r50_fpn_1x'
load_from = None
resume_from = None
workflow = [('train', 1)]
```
上述配置文件的主要部分包括:
1. `model`:模型设置,包括模型类型、预训练模型、骨干网络、neck、bbox_head等。
2. `dataset`:数据集设置,包括数据集类型、数据集路径、数据预处理管道等。
3. `optimizer`:优化器设置,包括优化器类型、学习率、动量、权重衰减等。
4. `lr_config`:学习率调整策略,包括学习率策略、热身策略、步数和对应学习率等。
5. `total_epochs`:训练总轮数。
6. `checkpoint_config`:保存模型检查点的间隔。
7. `log_config`:日志设置,包括日志输出间隔和日志输出方式等。
8. `dist_params`:分布式参数设置,包括分布式后端等。
9. `work_dir`:训练、测试和推理结果保存路径。
10. `load_from`和`resume_from`:模型加载和恢复路径。
11. `workflow`:训练、测试和推理流程,包括每个阶段的GPU数量。