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文件表示整个模型结构,是mmdetection里面最重要的部分。就是使用一个configure文件来管理所有的内容,是因为整个ML的参数太多了,所以统一在config文件夹中进行设置。
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具体要写多少层,训练策略,选取的优化器,数据的处理等,这些所有的参数你都不能每次都去源码里面去改,那就把这些所有的事情都写到一个config文件里面。然后让一键构建,这就是config文件的作用。
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config文件是mmdetection最重要的部分,其实不仅仅是参数的设定,它还包括了模型的构建,模型整个搭起来就是在一个config文件里面的。
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mmdection的config文件就是一个py文件,yaml文件也是config文件的一种类型。
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base,它索引了一个前面的配置文件。它只对这个配置文件的这一些字段做了修改。
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点这个配置文件,你会发现它索引了另外一个配置文件,另外一个配置文件可能又会索引到另外一个配置文件,这样的索引,可能要7-8次。
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对于新手来说,往往难以找到字段,所以说的第一个重要的事情就是print_config()
py脚本当中。这是第一个重要的点,尤其是对于刚学的人来说,你那些字段是什么,甚至不知道有那些字段。
- mmdetection集成了非常多的算法,举个例子,比如打开fastercnn这个算法,
backbone不一样,训练策略的不一样,数据集
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faster_rcnn--- 对应方法。
2.r101-------backbone。
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fpn------Feature pyramid network(特征金字塔网络),提高目标检测的准确率,尤其是小目标的检测
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mstrain---多尺度的训练。
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3x---longsgadule 更长时间的训练 1x 就是12个epoch,3x36个epoch。
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coco---是指在coco数据集上进行训练。
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每一个文件夹集成了一个方法,每个方法又有不同的结构和训练方式。
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