train_detector

时间: 2024-01-17 11:06:04 浏览: 30
train_detector是一个函数，它在mmdet/api/train.py文件中定义。它用于训练目标检测模型。该函数接受四个参数：model，dataset，cfg和distributed。如果distributed参数为False，则调用_non_dist_train函数进行非分布式训练；如果distributed参数为True，则调用_dist_train函数进行分布式训练。\[1\]\[2\] 在训练过程中，train_detector函数会调用model、datasets、cfg等参数，并根据参数的设置进行相应的训练操作。具体的训练过程在函数内部实现，包括数据加载、模型初始化、优化器设置、损失计算、反向传播等。\[2\]\[3\] 总之，train_detector函数是mmdetection中用于训练目标检测模型的重要函数，它负责整个训练过程的调度和执行。通过调用该函数，可以对目标检测模型进行训练，并根据需要进行分布式训练。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [mmdetection源码笔记（四）：训练模型之train_detector()的解读](https://blog.csdn.net/qq_41375609/article/details/102906700)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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matlab特征点代码学习判别和变换协变局部特征检测器 该代码是我们CVPR 2017论文的培训和评估代码。..../batch\_run_train.sh 提取局部特征点 ./batch\_run_test.sh 评估表现 ./batch\_run_eval.sh 致谢 我们要感谢

from mmdet.apis import init_random_seed, set_random_seed, train_detector ModuleNotFoundError: No module named 'mmdet.apis'

这个错误表明你的 Python 环境中没有安装 mmdetection 或者 mmdetection 没有被正确地安装。可能是因为你没有安装 mmdetection 或者你的 mmdetection 安装不完整。 你可以尝试以下步骤来解决这个问题： ...

Traceback (most recent call last): File "H:\Swin-Transformer-Object-Detection\tools\train.py", line 179, in <module> main() File "H:\Swin-Transformer-Object-Detection\tools\train.py", line 168, in main train_detector( File "H:\Swin-Transformer-Object-Detection\mmdet\apis\train.py", line 84, in train_detector model, optimizer = apex.amp.initialize( AttributeError: module 'apex' has no attribute 'amp'

这个错误是由于您正在尝试使用 Apex 库的 amp 模块，但该模块并不存在。这可能是因为您没有正确安装 Apex 库或版本不兼容导致的。可以通过以下几步来解决这个问题： 1. 确认已正确安装 Apex 库。...

function [detections] = polsar_cfar_detector(cov, params) % Inputs: % cov - POLSAR covariance matrix % params - an array containing the values of guard_cells, training_cells, threshold_factor % % Outputs: % detections - a binary image indicating the detected targets % Get the dimensions of the covariance matrix [M, N] = size(cov); % Calculate the number of cells used in the CFAR algorithm total_cells = (2params(1)+2params(2)+1)^2; training_cells_per_group = 2params(2)+1; guard_cells_per_group = 2params(1)+1; % Initialize the output image detections = zeros(M,N); % Loop over each pixel in the image for i = 1+params(1):M-params(1) for j = 1+params(1):N-params(1) % Extract the training region train_region = cov(i-params(1)-params(2):i+params(1)+params(2), j-params(1)-params(2):j+params(1)+params(2)); % Calculate the threshold using the CFAR algorithm sorted_train_region = sort(train_region(:)); noise = mean(sorted_train_region(1:total_cells-training_cells_per_group*guard_cells_per_group)); threshold = params(3)*noise; % Check if the current pixel is greater than the threshold if cov(i,j) > threshold detections(i,j) = 1; end end end end优化使该功能函数输入只有一个协方差矩阵

function [detections] = polsar_cfar_detector(cov, params) % Inputs: % cov - POLSAR covariance matrix % params - an array containing the values of guard_cells, training_cells, threshold_factor % % ...

function [detections] = polsar_cfar_detector(cov, guard_cells, training_cells, threshold_factor)% Inputs:% cov - POLSAR covariance matrix% guard_cells - number of guard cells in each direction% training_cells - number of training cells in each direction% threshold_factor - threshold factor for the CFAR algorithm%% Outputs:% detections - a binary image indicating the detected targets% Get the dimensions of the covariance matrix[M, N] = size(cov);% Calculate the number of cells used in the CFAR algorithmtotal_cells = (2*guard_cells+2*training_cells+1)^2;training_cells_per_group = 2*training_cells+1;guard_cells_per_group = 2*guard_cells+1;% Initialize the output imagedetections = zeros(M,N);% Loop over each pixel in the imagefor i = 1+guard_cells:M-guard_cells for j = 1+guard_cells:N-guard_cells % Extract the training region train_region = cov(i-guard_cells-training_cells:i+guard_cells+training_cells, j-guard_cells-training_cells:j+guard_cells+training_cells); % Calculate the threshold using the CFAR algorithm sorted_train_region = sort(train_region(:)); noise = mean(sorted_train_region(1:total_cells-training_cells_per_group*guard_cells_per_group)); threshold = threshold_factor*noise; % Check if the current pixel is greater than the threshold if cov(i,j) > threshold detections(i,j) = 1; end endendend

这是一个 POLSAR CFAR 检测器的 MATLAB 实现。CFAR (Constant False Alarm Rate) 是一种早期的雷达目标检测算法，其目标是保证在一定误检率下，能够尽可能地检测到目标。 该函数接收四个输入参数： ...

load model to device Traceback (most recent call last): File "/root/YOLODS/tools/train_dwa.py", line 436, in <module> main() File "/root/YOLODS/tools/train_dwa.py", line 123, in main model = get_net(cfg).to(device) File "/root/YOLODS/lib/models/YOLOP.py", line 313, in get_net model = MCnet(m_block_cfg, **kwargs) File "/root/YOLODS/lib/models/YOLOP.py", line 256, in __init__ assert self.detector_index == block_cfg[0][0] AssertionError

根据错误提示，这个assert语句是检查self.detector_index是否等于block_cfg[0][0]。如果不相等，就会出现这个错误。你需要检查一下get_net函数中的代码，看看是不是在使用这个变量时出现了问题。可能需要检查一下...

import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabel(path): facSamples = [] ids = [] imagePaths = [] for f in os.listdir(path): result = os.path.join(path, f) imagePaths.append(result) face_detector = cv2.CascadeClassifier( r'E:\pythonProject\haarcascade_frontalface_default.xml') for imagePath in imagePaths: img = cv2.imread(imagePath) PIL_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_numpy = np.array(PIL_img) faces = face_detector.detectMultiScale(img_numpy) id = int(os.path.split(imagePath)[1].split('.')[0]) for x, y, w, h in faces: facSamples.append(img_numpy[y:y + h, x:x + w]) ids.append(id) return facSamples, ids if __name__ == '__main__': path = 'data' faces, ids = getImageAndLabel(path) recognize = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognize.train(faces, np.array(ids)) recognize.write('trainer/train.yaml')

这段代码是用于人脸识别的，首先定义了一个函数 getImageAndLabel，用于读取指定路径下的图片并进行人脸检测，...recognizer.train() 函数用于训练识别器，recognizer.write() 函数用于将训练结果保存到文件中。

y = np.concatenate([np.ones(len(X_processed)*len(X_processed[0])), np.zeros(len(X_masked)*len(X_masked[0]))]) print(y.shape) X_features = [] for x_list in X_processed: for x in x_list: x_feature = ft.hog(x, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False) X_features.append(x_feature) for x_list in X_masked: for x in x_list: x_feature = ft.hog(x, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False) X_features.append(x_feature) # write code to split the dataset into train-set and test-set X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X_features, y, test_size=0.2, random_state=42, shuffle=True) # write code to train and test the SVM classifier as the facemask presence detector clf = svm.SVC() clf.fit(X_train, y_train) predicted = clf.predict(X_test) print(predicted) print(y_test) test_score = clf.score(X_test, y_test) print(test_score)，请逐行解释以上代码，并指出其问题

X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X_features, y, test_size=0.2, random_state=42, shuffle=True) 这段代码使用 sklearn.model_selection.train_test_split 函数将数据...

yolov的matlab代码,根据自己需求更改训练样本

然后，您需要修改train_detector.m文件。该文件包含YOLOv的训练代码。您需要更改以下内容： 1. 修改图片路径：在train_detector.m文件的第10行中，将路径更改为您的训练样本的路径。 2. 修改标签文件：在train_...

t = Trainer(r"C:DRIVE\datasets\VOCdevkit\VOC2012", r'./model.plt', r'./model_{}_{}.plt', img_save_path=r'./train_img')这段代码是什么意思

这段代码创建了一个 Trainer 对象，用于训练一个目标检测器（object detector）模型。具体来说，这段代码指定了以下参数： - r"C:DRIVE\datasets\VOCdevkit\VOC2012"：训练数据集的路径，这里是 VOC2012 数据集...

import os import cv2 #import sys #from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels(path): facesSamples=[] ids=[] imagePaths=[] for f in os.listdir(): result=os.path.join(path,f) imagePaths.append(result) face_detector=cv2.CascadeClassifier(r'D:\pyh\envs\OpenCV\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml') for imagePath in imagePaths: #读取列表imgesPath的每一张图片 img =cv2.imread(imagePath) #将读取的图片灰度化处理 PIL_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COL0R_BGR2GRAY) #将图像转换为数组 img_numpy=np.array(PIL_img) #检测人脸并返回人脸信息 faces=face_detector.detectMultiScale(img_numpy) #获取每张图片的id os. path. split方法将路径和名称切割开 id=int(os.path.split(imagePath)[1].split('.')[0]) print(os.path.split(imagePath)) #遍历人脸信息获取x轴坐标y轴坐标w宽度h高度 for x,y,w,h in faces: #获取人脸部分数据在转换后数组内的值，将其存放到图片数据列 facesSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w]) #再将id加到对应图片数据的列表ids中 ids.append(id) #输出所有图片的id #print(ids) #返回图片数据列表以及对应id列表 return facesSamples,ids if __name__=='__main__': #图片路径 path='.data/' #获取图像数组和id标签数组 faces,ids=getImageAndLabels(path) recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) recognizer.write('trainer/trainer.yml')帮我改正错误

在代码中，有几个错误需要进行改正： 1. import os import cv2 这行代码应该改为 import os, cv2，两个模块需要用逗号隔... recognizer.train(faces,np.array(ids)) recognizer.write('trainer/trainer.yml')

import numpy import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import os import cv2 as cv from sklearn.model_selection import train_test_split def getImgeAndLabels(path): #存放训练图片 facesSamples = [] #存放图片id ids = [] #存放路径和名称 imagPaths = [] for f in os.listdir(path): #连接文件夹路径和图片名称 result = os.path.join(path,f) #存入 imagPaths.append(result) face_detector = cv.CascadeClassifier(r'D:\pyh\envs\OpenCV\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml') for imagPath in imagPaths: #读取每一种图片 img = cv.imread(imagPath) PIL_img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) #获取每张图片的id 利用os.path.split的方法将路径和名称分割开 id = int(os.path.split(imagPath)[1].split('.')[0]) facesSamples.append(PIL_img) ids.append(id) return facesSamples,ids if __name__ == '__main__': path = './data/' faces,ids = getImgeAndLabels(path) x = np.array(faces,dtype = np.uint8) y = np.array(ids,dtype = np.uint8) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=0) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(112, 92)), #拉平转化为一维数据 tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(112,92)), #定义神经网络全连接层，参数是神经元个数以及使用激活函数 tf.keras.layers.Dense(200,activation='relu'), #设置遗忘率 # tf.keras.layers.Dropout(0.2), #定义最终输出（输出10种类别，softmax实现分类的概率分布） tf.keras.layers.Dense(16,activation='softmax') ]) model.compile( optimizer = 'adam', loss = 'sparse_categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy']) print("模型*************") model.fit(x,y,epochs=80) print("成绩***********") model.evaluate(x_test,y_test) class_name = ['u1','u2','u3', 'u4','u5','u6','u7','u8','u9','u10','u11','u12','u13',] predata = cv.imread(r'./data/5.pgm') predata = cv.cvtColor(predata, cv.COLOR_RGB2GRAY) reshaped_data = np.reshape(predata, (1, 112, 92)) #预测一个10以内的数组，他们代表对10种不同服装的可信度 predictions_single = model.predict(reshaped_data) max = numpy.argmax(predictions_single) #在列表中找到最大值 print(class_name[max-1]) plt.imshow(x_test[10],cmap=plt.cm.gray_r) plt.show()

首先通过 getImgeAndLabels 函数获取训练数据集，然后使用 train_test_split 函数将数据集分成训练集和测试集。接着使用 Sequential 模型定义了一个神经网络模型，包含了一个输入层、一个全连接层和一个输出层，其中...

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第一个错误是关于 'Detector' 对象没有 'need_rm_datasets' 属性的问题。这意味着在代码的某个地方，您正在尝试访问 'Detector' 对象的 'need_rm_datasets' 属性，但该属性不存在。您可能需要检查代码中是否有拼写...

利用mmdetection 训练数据集

model = build_detector(cfg.model, train_cfg=cfg.get('train_cfg'), test_cfg=cfg.get('test_cfg')) 4. 设置类别属性。为了方便可视化，你可以为模型添加一个类别属性。你可以使用以下代码设置类别属性： ...

mmengine - WARNING - Visualizer backend is not initialized because save_dir is None.

from mmdet.apis import (train_detector, init_dist, get_root_logger, set_random_seed, visualize) cfg = Config.fromfile('configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py') # 修改 save_dir 参数 cfg....

使用mmdetection训练自己的模型

使用train_detector函数开始训练你的模型，传入模型、数据集、配置文件以及其他相关参数，如train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True)。 如果你正在使用Jupyter Notebook环境，...

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