class Label_loader: def __init__(self, cfg, video_folders): assert cfg.dataset in ( 'ped2', 'avenue', 'shanghaitech'), f'Did not find the related gt for \'{cfg.dataset}\'.' self.cfg = cfg self.name = cfg.dataset self.frame_path = cfg.test_data self.mat_path = f'{cfg.data_root + self.name}/{self.name}.mat' self.video_folders = video_folders

时间: 2024-04-05 22:29:22 浏览: 23
这是一个Python类Label_loader的初始化方法__init__(),它接受两个参数:cfg和video_folders。其中,cfg是一个配置对象,存储了数据集的相关配置信息,如数据集名称、数据集根目录、测试数据路径等;video_folders是一个包含视频文件夹路径的列表,表示要加载标签的视频文件夹。 在初始化方法中,首先通过断言语句检查数据集名称是否合法。然后,将配置对象和数据集名称保存到类的成员变量self.cfg和self.name中。接着,根据配置对象中的test_data和data_root属性构造视频帧路径和.mat文件路径,并保存到成员变量self.frame_path和self.mat_path中。最后,将视频文件夹路径列表保存到成员变量self.video_folders中。
相关问题

if cfg.MODEL.DIST_TRAIN: torch.cuda.set_device(args.local_rank)

### 回答1: 这行代码的作用是,如果cfg.MODEL.DIST_TRAIN为真,则设置当前进程使用的GPU设备为args.local_rank所指定的设备。这通常用于分布式训练中,确保每个进程使用不同的GPU设备,避免GPU资源竞争。 ### 回答2: 如果cfg.MODEL.DIST_TRAIN为真,则执行torch.cuda.set_device(args.local_rank)语句。这是一个用于分布式训练的代码块,它将指定当前进程使用的GPU设备的索引。在分布式训练中,多个进程可以同时训练模型,每个进程负责不同的GPU设备。通过设置args.local_rank为当前进程使用的GPU设备的索引,我们可以确保每个进程使用不同的GPU设备进行训练,从而实现模型的并行训练。这对于处理大型数据集和复杂模型尤为重要,它可以提高训练速度和效率,并充分利用多个GPU设备的计算资源。通过使用torch.cuda.set_device函数,我们可以将当前进程设置为指定的GPU设备,确保模型参数和计算都在该设备上执行。这样,每个进程都可以在自己的设备上独立地训练模型,无需共享内存或数据,从而降低了通信和同步的开销。

processor_cfg: type: "processor.pose_demo.inference" gpus: 1 worker_per_gpu: 1 video_file: resource/data_example/skateboarding.mp4 save_dir: "work_dir/pose_demo" detection_cfg: model_cfg: configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py checkpoint_file: mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e bbox_thre: 0.8 estimation_cfg: model_cfg: configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml checkpoint_file: mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192 data_cfg: image_size: - 192 - 256 pixel_std: 200 image_mean: - 0.485 - 0.456 - 0.406 image_std: - 0.229 - 0.224 - 0.225 post_process: true argparse_cfg: gpus: bind_to: processor_cfg.gpus help: number of gpus video: bind_to: processor_cfg.video_file help: path to input video worker_per_gpu: bind_to: processor_cfg.worker_per_gpu help: number of workers for each gpu skeleton_model: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.model_cfg skeleton_checkpoint: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.checkpoint_file detection_model: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.model_cfg detection_checkpoint: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.checkpoint_file

根据您提供的配置文件,这是一个用于姿态估计的pose_demo的配置示例。该配置文件包括了处理器配置(processor_cfg)和命令行参数配置(argparse_cfg)。 处理器配置包括以下内容: - type:指定处理器类型为"processor.pose_demo.inference",这可能是一个自定义的处理器类型。 - gpus:指定使用的GPU数量为1。 - worker_per_gpu:指定每个GPU的worker数量为1。 - video_file:指定输入视频的路径为"resource/data_example/skateboarding.mp4"。 - save_dir:指定结果保存的目录路径为"work_dir/pose_demo"。 检测配置(detection_cfg)包括以下内容: - model_cfg:指定检测模型的配置文件路径为"configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py"。 - checkpoint_file:指定检测模型的checkpoint路径为"mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e"。 - bbox_thre:指定检测目标的边界框阈值为0.8。 估计配置(estimation_cfg)包括以下内容: - model_cfg:指定姿态估计模型的配置文件路径为"configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml"。 - checkpoint_file:指定姿态估计模型的checkpoint路径为"mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192"。 - data_cfg:指定姿态估计模型的数据配置,包括图像尺寸、像素标准化值、图像均值和标准差以及后处理选项。 命令行参数配置(argparse_cfg)包括了一些命令行参数的绑定,用于从命令行传递参数给处理器配置。 例如,您可以使用以下命令行参数来运行pose_demo: ``` python pose_demo.py --gpus 1 --video resource/data_example/skateboarding.mp4 --worker_per_gpu 1 --skeleton_model configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml --skeleton_checkpoint mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192 --detection_model configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py --detection_checkpoint mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e ``` 请注意,以上仅为示例,具体的使用方式和命令行参数可能会有所不同,具体取决于实际情况。 如果您有进一步的问题,请提供更多细节,我将尽力帮助您。

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