Shortcuts

教程 1: 学习配置文件

我们在配置文件中支持了继承和模块化,这便于进行各种实验。如果需要检查配置文件,可以通过运行 python tools/misc/print_config.py /PATH/TO/CONFIG 来查看完整的配置。

通过脚本参数修改配置

当运行 tools/train.pytools/test.py 时,可以通过 --cfg-options 来修改配置文件。

  • 更新字典链中的配置

    可以按照原始配置文件中的 dict 键顺序地指定配置预选项。例如,使用 --cfg-options model.backbone.norm_eval=False 将模型主干网络中的所有 BN 模块都改为 train 模式。

  • 更新配置列表中的键

    在配置文件里,一些字典型的配置被包含在列表中。例如,数据训练流程 data.train.pipeline 通常是一个列表,比如 [dict(type='LoadImageFromFile'), ...]。如果需要将 'LoadImageFromFile' 改成 'LoadImageFromWebcam',需要写成下述形式: --cfg-options data.train.pipeline.0.type=LoadImageFromWebcam

  • 更新列表或元组的值

    如果要更新的值是列表或元组。例如,配置文件通常设置 workflow=[('train', 1)],如果需要改变这个键,可以通过 --cfg-options workflow="[(train,1),(val,1)]" 来重新设置。需要注意,引号 “ 是支持列表或元组数据类型所必需的,并且在指定值的引号内不允许有空格。

配置文件结构

config/_base_ 文件夹下有 4 个基本组件类型,分别是:数据集(dataset),模型(model),训练策略(schedule)和运行时的默认设置(default runtime)。许多方法,例如 Faster R-CNN、Mask R-CNN、Cascade R-CNN、RPN、SSD 能够很容易地构建出来。由 _base_ 下的组件组成的配置,被我们称为 原始配置(primitive)

对于同一文件夹下的所有配置,推荐只有一个对应的原始配置文件。所有其他的配置文件都应该继承自这个原始配置文件。这样就能保证配置文件的最大继承深度为 3。

为了便于理解,我们建议贡献者继承现有方法。例如,如果在 Faster R-CNN 的基础上做了一些修改,用户首先可以通过指定 _base_ = ../faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py 来继承基础的 Faster R-CNN 结构,然后修改配置文件中的必要参数以完成继承。

如果你在构建一个与任何现有方法不共享结构的全新方法,那么可以在 configs 文件夹下创建一个新的例如 xxx_rcnn 文件夹。更多细节请参考 MMCV 文档。

配置文件名称风格

我们遵循以下样式来命名配置文件。建议贡献者遵循相同的风格。

{model}_[model setting]_{backbone}_{neck}_[norm setting]_[misc]_[gpu x batch_per_gpu]_{schedule}_{dataset}

{xxx} 是被要求的文件 [yyy] 是可选的。

  • {model}: 模型种类,例如 faster_rcnn, mask_rcnn 等。

  • [model setting]: 特定的模型,例如 htc 中的without_semanticreppoints 中的 moment 等。

  • {backbone}: 主干网络种类例如 r50 (ResNet-50), x101 (ResNeXt-101) 等。

  • {neck}: Neck 模型的种类包括 fpn, pafpn, nasfpn, c4 等。

  • [norm_setting]: 默认使用 bn (Batch Normalization),其他指定可以有 gn (Group Normalization), syncbn (Synchronized Batch Normalization) 等。 gn-head/gn-neck 表示 GN 仅应用于网络的 Head 或 Neck, gn-all 表示 GN 用于整个模型, 例如主干网络、Neck 和 Head。

  • [misc]: 模型中各式各样的设置/插件,例如 dconvgcbattentionalbumstrain 等。

  • [gpu x batch_per_gpu]:GPU 数量和每个 GPU 的样本数,默认使用 8x2

  • {schedule}: 训练方案,选项是 1x2x20e 等。1x2x 分别代表 12 epoch 和 24 epoch,20e 在级联模型中使用,表示 20 epoch。对于 1x/2x,初始学习率在第 8/16 和第 11/22 epoch 衰减 10 倍;对于 20e ,初始学习率在第 16 和第 19 epoch 衰减 10 倍。

  • {dataset}:数据集,例如 cococityscapesvoc_0712wider_face 等。

弃用的 train_cfg/test_cfg

train_cfgtest_cfg 在配置文件中已弃用,请在模型配置中指定它们。原始配置结构如下:

# 已经弃用的形式
model = dict(
   type=...,
   ...
)
train_cfg=dict(...)
test_cfg=dict(...)

推荐的配置结构如下:

# 推荐的形式
model = dict(
   type=...,
   ...
   train_cfg=dict(...),
   test_cfg=dict(...),
)

Mask R-CNN 配置文件示例

为了帮助用户对 MMDetection 检测系统中的完整配置和模块有一个基本的了解,我们对使用 ResNet50 和 FPN 的 Mask R-CNN 的配置文件进行简要注释说明。更详细的用法和各个模块对应的替代方案,请参考 API 文档。

model = dict(
    type='MaskRCNN',  # 检测器(detector)名称
    backbone=dict(  # 主干网络的配置文件
        type='ResNet',  # 主干网络的类别,可用选项请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/models/backbones/resnet.py#L308
        depth=50,  # 主干网络的深度,对于 ResNet 和 ResNext 通常设置为 50 或 101。
        num_stages=4,  # 主干网络状态(stages)的数目,这些状态产生的特征图作为后续的 head 的输入。
        out_indices=(0, 1, 2, 3),  # 每个状态产生的特征图输出的索引。
        frozen_stages=1,  # 第一个状态的权重被冻结
        norm_cfg=dict(  # 归一化层(norm layer)的配置项。
            type='BN',  # 归一化层的类别,通常是 BN 或 GN。
            requires_grad=True),  # 是否训练归一化里的 gamma 和 beta。
        norm_eval=True,  # 是否冻结 BN 里的统计项。
        style='pytorch',  # 主干网络的风格,'pytorch' 意思是步长为2的层为 3x3 卷积, 'caffe' 意思是步长为2的层为 1x1 卷积。
       init_cfg=dict(type='Pretrained', checkpoint='torchvision://resnet50')),  # 加载通过 ImageNet 与训练的模型
    neck=dict(
        type='FPN',  # 检测器的 neck 是 FPN,我们同样支持 'NASFPN', 'PAFPN' 等,更多细节可以参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/models/necks/fpn.py#L10。
        in_channels=[256, 512, 1024, 2048],  # 输入通道数,这与主干网络的输出通道一致
        out_channels=256,  # 金字塔特征图每一层的输出通道
        num_outs=5),  # 输出的范围(scales)
    rpn_head=dict(
        type='RPNHead',  # RPN_head 的类型是 'RPNHead', 我们也支持 'GARPNHead' 等,更多细节可以参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/models/dense_heads/rpn_head.py#L12。
        in_channels=256,  # 每个输入特征图的输入通道,这与 neck 的输出通道一致。
        feat_channels=256,  # head 卷积层的特征通道。
        anchor_generator=dict(  # 锚点(Anchor)生成器的配置。
            type='AnchorGenerator',  # 大多是方法使用 AnchorGenerator 作为锚点生成器, SSD 检测器使用 `SSDAnchorGenerator`。更多细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/core/anchor/anchor_generator.py#L10。
            scales=[8],  # 锚点的基本比例,特征图某一位置的锚点面积为 scale * base_sizes
            ratios=[0.5, 1.0, 2.0],  # 高度和宽度之间的比率。
            strides=[4, 8, 16, 32, 64]),  # 锚生成器的步幅。这与 FPN 特征步幅一致。 如果未设置 base_sizes,则当前步幅值将被视为 base_sizes。
        bbox_coder=dict(  # 在训练和测试期间对框进行编码和解码。
            type='DeltaXYWHBBoxCoder',  # 框编码器的类别,'DeltaXYWHBBoxCoder' 是最常用的,更多细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/core/bbox/coder/delta_xywh_bbox_coder.py#L9。
            target_means=[0.0, 0.0, 0.0, 0.0],  # 用于编码和解码框的目标均值
            target_stds=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0]),  # 用于编码和解码框的标准方差
        loss_cls=dict(  # 分类分支的损失函数配置
            type='CrossEntropyLoss',  # 分类分支的损失类型,我们也支持 FocalLoss 等。
            use_sigmoid=True,  # RPN通常进行二分类,所以通常使用sigmoid函数。
            los_weight=1.0),  # 分类分支的损失权重。
        loss_bbox=dict(  # 回归分支的损失函数配置。
            type='L1Loss',  # 损失类型,我们还支持许多 IoU Losses 和 Smooth L1-loss 等,更多细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/models/losses/smooth_l1_loss.py#L56。
            loss_weight=1.0)),  # 回归分支的损失权重。
    roi_head=dict(  # RoIHead 封装了两步(two-stage)/级联(cascade)检测器的第二步。
        type='StandardRoIHead',  # RoI head 的类型,更多细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/models/roi_heads/standard_roi_head.py#L10。
        bbox_roi_extractor=dict(  # 用于 bbox 回归的 RoI 特征提取器。
            type='SingleRoIExtractor',  # RoI 特征提取器的类型,大多数方法使用  SingleRoIExtractor,更多细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/models/roi_heads/roi_extractors/single_level.py#L10。
            roi_layer=dict(  # RoI 层的配置
                type='RoIAlign',  # RoI 层的类别, 也支持 DeformRoIPoolingPack 和 ModulatedDeformRoIPoolingPack,更多细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/ops/roi_align/roi_align.py#L79。
                output_size=7,  # 特征图的输出大小。
                sampling_ratio=0),  # 提取 RoI 特征时的采样率。0 表示自适应比率。
            out_channels=256,  # 提取特征的输出通道。
            featmap_strides=[4, 8, 16, 32]),  # 多尺度特征图的步幅,应该与主干的架构保持一致。
        bbox_head=dict(  # RoIHead 中 box head 的配置.
            type='Shared2FCBBoxHead',  # bbox head 的类别,更多细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/models/roi_heads/bbox_heads/convfc_bbox_head.py#L177。
            in_channels=256,  # bbox head 的输入通道。 这与 roi_extractor 中的 out_channels 一致。
            fc_out_channels=1024,  # FC 层的输出特征通道。
            roi_feat_size=7,  # 候选区域(Region of Interest)特征的大小。
            num_classes=80,  # 分类的类别数量。
            bbox_coder=dict(  # 第二阶段使用的框编码器。
                type='DeltaXYWHBBoxCoder',  # 框编码器的类别,大多数情况使用 'DeltaXYWHBBoxCoder'。
                target_means=[0.0, 0.0, 0.0, 0.0],  # 用于编码和解码框的均值
                target_stds=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2]),  # 编码和解码的标准方差。因为框更准确,所以值更小,常规设置时 [0.1, 0.1, 0.2, 0.2]。
            reg_class_agnostic=False,  # 回归是否与类别无关。
            loss_cls=dict(  # 分类分支的损失函数配置
                type='CrossEntropyLoss',  # 分类分支的损失类型,我们也支持 FocalLoss 等。
                use_sigmoid=False,  # 是否使用 sigmoid。
                loss_weight=1.0),  # 分类分支的损失权重。
            loss_bbox=dict(  # 回归分支的损失函数配置。
                type='L1Loss',  # 损失类型,我们还支持许多 IoU Losses 和 Smooth L1-loss 等。
                loss_weight=1.0)),  # 回归分支的损失权重。
        mask_roi_extractor=dict(  # 用于 mask 生成的 RoI 特征提取器。
            type='SingleRoIExtractor',  # RoI 特征提取器的类型,大多数方法使用 SingleRoIExtractor。
            roi_layer=dict(  # 提取实例分割特征的 RoI 层配置
                type='RoIAlign',  # RoI 层的类型,也支持 DeformRoIPoolingPack 和 ModulatedDeformRoIPoolingPack。
                output_size=14,  # 特征图的输出大小。
                sampling_ratio=0),  # 提取 RoI 特征时的采样率。
            out_channels=256,  # 提取特征的输出通道。
            featmap_strides=[4, 8, 16, 32]),  # 多尺度特征图的步幅。
        mask_head=dict(  # mask 预测 head 模型
            type='FCNMaskHead',  # mask head 的类型,更多细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/models/roi_heads/mask_heads/fcn_mask_head.py#L21。
            num_convs=4,  # mask head 中的卷积层数
            in_channels=256,  # 输入通道,应与 mask roi extractor 的输出通道一致。
            conv_out_channels=256,  # 卷积层的输出通道。
            num_classes=80,  # 要分割的类别数。
            loss_mask=dict(  # mask 分支的损失函数配置。
                type='CrossEntropyLoss',  # 用于分割的损失类型。
                use_mask=True,  # 是否只在正确的类中训练 mask。
                loss_weight=1.0))))  # mask 分支的损失权重.
    train_cfg = dict(  # rpn 和 rcnn 训练超参数的配置
        rpn=dict(  # rpn 的训练配置
            assigner=dict(  # 分配器(assigner)的配置
                type='MaxIoUAssigner',  # 分配器的类型,MaxIoUAssigner 用于许多常见的检测器,更多细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/core/bbox/assigners/max_iou_assigner.py#L10。
                pos_iou_thr=0.7,  # IoU >= 0.7(阈值) 被视为正样本。
                neg_iou_thr=0.3,  # IoU < 0.3(阈值) 被视为负样本。
                min_pos_iou=0.3,  # 将框作为正样本的最小 IoU 阈值。
                match_low_quality=True,  # 是否匹配低质量的框(更多细节见 API 文档).
                ignore_iof_thr=-1),  # 忽略 bbox 的 IoF 阈值。
            sampler=dict(  # 正/负采样器(sampler)的配置
                type='RandomSampler',  # 采样器类型,还支持 PseudoSampler 和其他采样器,更多细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/core/bbox/samplers/random_sampler.py#L8。
                num=256,  # 样本数量。
                pos_fraction=0.5,  # 正样本占总样本的比例。
                neg_pos_ub=-1,  # 基于正样本数量的负样本上限。
                add_gt_as_proposals=False),  # 采样后是否添加 GT 作为 proposal。
            allowed_border=-1,  # 填充有效锚点后允许的边框。
            pos_weight=-1,  # 训练期间正样本的权重。
            debug=False),  # 是否设置调试(debug)模式
        rpn_proposal=dict(  # 在训练期间生成 proposals 的配置
            nms_across_levels=False,  # 是否对跨层的 box 做 NMS。仅适用于 `GARPNHead` ,naive rpn 不支持 nms cross levels。
            nms_pre=2000,  # NMS 前的 box 数
            nms_post=1000,  # NMS 要保留的 box 的数量,只在 GARPNHHead 中起作用。
            max_per_img=1000,  # NMS 后要保留的 box 数量。
            nms=dict( # NMS 的配置
                type='nms',  # NMS 的类别
                iou_threshold=0.7 # NMS 的阈值
                ),
            min_bbox_size=0),  # 允许的最小 box 尺寸
        rcnn=dict(  # roi head 的配置。
            assigner=dict(  # 第二阶段分配器的配置,这与 rpn 中的不同
                type='MaxIoUAssigner',  # 分配器的类型,MaxIoUAssigner 目前用于所有 roi_heads。更多细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/core/bbox/assigners/max_iou_assigner.py#L10。
                pos_iou_thr=0.5,  # IoU >= 0.5(阈值)被认为是正样本。
                neg_iou_thr=0.5,  # IoU < 0.5(阈值)被认为是负样本。
                min_pos_iou=0.5,  # 将 box 作为正样本的最小 IoU 阈值
                match_low_quality=False,  # 是否匹配低质量下的 box(有关更多详细信息,请参阅 API 文档)。
                ignore_iof_thr=-1),  # 忽略 bbox 的 IoF 阈值
            sampler=dict(
                type='RandomSampler',  #采样器的类型,还支持 PseudoSampler 和其他采样器,更多细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/core/bbox/samplers/random_sampler.py#L8。
                num=512,  # 样本数量
                pos_fraction=0.25,  # 正样本占总样本的比例。.
                neg_pos_ub=-1,  # 基于正样本数量的负样本上限。.
                add_gt_as_proposals=True
            ),  # 采样后是否添加 GT 作为 proposal。
            mask_size=28,  # mask 的大小
            pos_weight=-1,  # 训练期间正样本的权重。
            debug=False))  # 是否设置调试模式。
    test_cfg = dict(  # 用于测试 rnn 和 rnn 超参数的配置
        rpn=dict(  # 测试阶段生成 proposals 的配置
            nms_across_levels=False,  # 是否对跨层的 box 做 NMS。仅适用于`GARPNHead`,naive rpn 不支持做 NMS cross levels。
            nms_pre=1000,  # NMS 前的 box 数
            nms_post=1000,  # NMS 要保留的 box 的数量,只在`GARPNHHead`中起作用。
            max_per_img=1000,  # NMS 后要保留的 box 数量
            nms=dict( # NMS 的配置
                type='nms',  # NMS 的类型
                iou_threshold=0.7 # NMS 阈值
                ),
            min_bbox_size=0),  # box 允许的最小尺寸
        rcnn=dict(  # roi heads 的配置
            score_thr=0.05,  # bbox 的分数阈值
            nms=dict(  # 第二步的 NMS 配置
                type='nms',  # NMS 的类型
                iou_thr=0.5),  # NMS 的阈值
            max_per_img=100,  # 每张图像的最大检测次数
            mask_thr_binary=0.5))  # mask 预处的阈值
dataset_type = 'CocoDataset'  # 数据集类型,这将被用来定义数据集。
data_root = 'data/coco/'  # 数据的根路径。
img_norm_cfg = dict(  #图像归一化配置,用来归一化输入的图像。
    mean=[123.675, 116.28, 103.53],  # 预训练里用于预训练主干网络模型的平均值。
    std=[58.395, 57.12, 57.375],  # 预训练里用于预训练主干网络模型的标准差。
    to_rgb=True
)  #  预训练里用于预训练主干网络的图像的通道顺序。
train_pipeline = [  # 训练流程
    dict(type='LoadImageFromFile'),  # 第 1 个流程,从文件路径里加载图像。
    dict(
        type='LoadAnnotations',  # 第 2 个流程,对于当前图像,加载它的注释信息。
        with_bbox=True,  # 是否使用标注框(bounding box), 目标检测需要设置为 True。
        with_mask=True,  # 是否使用 instance mask,实例分割需要设置为 True。
        poly2mask=False),  # 是否将 polygon mask 转化为 instance mask, 设置为 False 以加速和节省内存。
    dict(
        type='Resize',  # 变化图像和其注释大小的数据增广的流程。
        img_scale=(1333, 800),  # 图像的最大规模。
        keep_ratio=True
    ),  # 是否保持图像的长宽比。
    dict(
        type='RandomFlip',  #  翻转图像和其注释大小的数据增广的流程。
        flip_ratio=0.5),  # 翻转图像的概率。
    dict(
        type='Normalize',  # 归一化当前图像的数据增广的流程。
        mean=[123.675, 116.28, 103.53],  # 这些键与 img_norm_cfg 一致,因为 img_norm_cfg 被
        std=[58.395, 57.12, 57.375],     # 用作参数。
        to_rgb=True),
    dict(
        type='Pad',  # 填充当前图像到指定大小的数据增广的流程。
        size_divisor=32),  # 填充图像可以被当前值整除。
    dict(type='DefaultFormatBundle'),  # 流程里收集数据的默认格式捆。
    dict(
        type='Collect',  # 决定数据中哪些键应该传递给检测器的流程
        keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels', 'gt_masks'])
]
test_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),  # 第 1 个流程,从文件路径里加载图像。
    dict(
        type='MultiScaleFlipAug',  # 封装测试时数据增广(test time augmentations)。
        img_scale=(1333, 800),  # 决定测试时可改变图像的最大规模。用于改变图像大小的流程。
        flip=False,  # 测试时是否翻转图像。
        transforms=[
            dict(type='Resize',  # 使用改变图像大小的数据增广。
                 keep_ratio=True),  # 是否保持宽和高的比例,这里的图像比例设置将覆盖上面的图像规模大小的设置。
            dict(type='RandomFlip'),  # 考虑到 RandomFlip 已经被添加到流程里,当 flip=False 时它将不被使用。
            dict(
                type='Normalize',  #  归一化配置项,值来自 img_norm_cfg。
                mean=[123.675, 116.28, 103.53],
                std=[58.395, 57.12, 57.375],
                to_rgb=True),
            dict(
                type='Pad',  # 将配置传递给可被 32 整除的图像。
                size_divisor=32),
            dict(
                type='ImageToTensor',  # 将图像转为张量
                keys=['img']),
            dict(
                type='Collect',  # 收集测试时必须的键的收集流程。
                keys=['img'])
        ])
]
data = dict(
    samples_per_gpu=2,  # 单个 GPU 的 Batch size
    workers_per_gpu=2,  # 单个 GPU 分配的数据加载线程数
    train=dict(  # 训练数据集配置
        type='CocoDataset',  # 数据集的类别, 更多细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/datasets/coco.py#L19。
        ann_file='data/coco/annotations/instances_train2017.json',  # 注释文件路径
        img_prefix='data/coco/train2017/',  # 图片路径前缀
        pipeline=[  # 流程, 这是由之前创建的 train_pipeline 传递的。
            dict(type='LoadImageFromFile'),
            dict(
                type='LoadAnnotations',
                with_bbox=True,
                with_mask=True,
                poly2mask=False),
            dict(type='Resize', img_scale=(1333, 800), keep_ratio=True),
            dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5),
            dict(
                type='Normalize',
                mean=[123.675, 116.28, 103.53],
                std=[58.395, 57.12, 57.375],
                to_rgb=True),
            dict(type='Pad', size_divisor=32),
            dict(type='DefaultFormatBundle'),
            dict(
                type='Collect',
                keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels', 'gt_masks'])
        ]),
    val=dict(  # 验证数据集的配置
        type='CocoDataset',
        ann_file='data/coco/annotations/instances_val2017.json',
        img_prefix='data/coco/val2017/',
        pipeline=[  # 由之前创建的 test_pipeline 传递的流程。
            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',
                        mean=[123.675, 116.28, 103.53],
                        std=[58.395, 57.12, 57.375],
                        to_rgb=True),
                    dict(type='Pad', size_divisor=32),
                    dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
                    dict(type='Collect', keys=['img'])
                ])
        ]),
    test=dict(  # 测试数据集配置,修改测试开发/测试(test-dev/test)提交的 ann_file
        type='CocoDataset',
        ann_file='data/coco/annotations/instances_val2017.json',
        img_prefix='data/coco/val2017/',
        pipeline=[  # 由之前创建的 test_pipeline 传递的流程。
            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',
                        mean=[123.675, 116.28, 103.53],
                        std=[58.395, 57.12, 57.375],
                        to_rgb=True),
                    dict(type='Pad', size_divisor=32),
                    dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
                    dict(type='Collect', keys=['img'])
                ])
        ],
        samples_per_gpu=2  # 单个 GPU 测试时的 Batch size
        ))
evaluation = dict(  # evaluation hook 的配置,更多细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/core/evaluation/eval_hooks.py#L7。
    interval=1,  # 验证的间隔。
    metric=['bbox', 'segm'])  # 验证期间使用的指标。
optimizer = dict(  # 用于构建优化器的配置文件。支持 PyTorch 中的所有优化器,同时它们的参数与 PyTorch 里的优化器参数一致。
    type='SGD',  # 优化器种类,更多细节可参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/core/optimizer/default_constructor.py#L13。
    lr=0.02,  # 优化器的学习率,参数的使用细节请参照对应的 PyTorch 文档。
    momentum=0.9,  # 动量(Momentum)
    weight_decay=0.0001)  # SGD 的衰减权重(weight decay)。
optimizer_config = dict(  # optimizer hook 的配置文件,执行细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/optimizer.py#L8。
    grad_clip=None)  # 大多数方法不使用梯度限制(grad_clip)。
lr_config = dict(  # 学习率调整配置,用于注册 LrUpdater hook。
    policy='step',  # 调度流程(scheduler)的策略,也支持 CosineAnnealing, Cyclic, 等。请从 https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/lr_updater.py#L9 参考 LrUpdater 的细节。
    warmup='linear',  # 预热(warmup)策略,也支持 `exp` 和 `constant`。
    warmup_iters=500,  # 预热的迭代次数
    warmup_ratio=
    0.001,  # 用于热身的起始学习率的比率
    step=[8, 11])  # 衰减学习率的起止回合数
runner = dict(
    type='EpochBasedRunner',  # 将使用的 runner 的类别 (例如 IterBasedRunner 或 EpochBasedRunner)。
    max_epochs=12) # runner 总回合数, 对于 IterBasedRunner 使用 `max_iters`
checkpoint_config = dict(  # Checkpoint hook 的配置文件。执行时请参考 https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/checkpoint.py。
    interval=1)  # 保存的间隔是 1。
log_config = dict(  # register logger hook 的配置文件。
    interval=50,  # 打印日志的间隔
    hooks=[
        # dict(type='TensorboardLoggerHook')  # 同样支持 Tensorboard 日志
        dict(type='TextLoggerHook')
    ])  # 用于记录训练过程的记录器(logger)。
dist_params = dict(backend='nccl')  # 用于设置分布式训练的参数,端口也同样可被设置。
log_level = 'INFO'  # 日志的级别。
load_from = None  # 从一个给定路径里加载模型作为预训练模型,它并不会消耗训练时间。
resume_from = None  # 从给定路径里恢复检查点(checkpoints),训练模式将从检查点保存的轮次开始恢复训练。
workflow = [('train', 1)]  # runner 的工作流程,[('train', 1)] 表示只有一个工作流且工作流仅执行一次。根据 total_epochs 工作流训练 12个回合。
work_dir = 'work_dir'  # 用于保存当前实验的模型检查点和日志的目录文件地址。

常问问题 (FAQ)

忽略基础配置文件里的部分内容

有时,您也许会设置 _delete_=True 去忽略基础配置文件里的一些域内容。 您也许可以参照 mmcv 来获得一些简单的指导。

在 MMDetection里,例如为了改变 Mask R-CNN 的主干网络的某些内容:

model = dict(
    type='MaskRCNN',
    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(...),
    rpn_head=dict(...),
    roi_head=dict(...))

基础配置的 Mask R-CNN 使用 ResNet-50,在需要将主干网络改成 HRNet 的时候,因为 HRNetResNet 中有不同的字段,需要使用 _delete_=True 将新的键去替换 backbone 域内所有老的键。

_base_ = '../mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
model = dict(
    pretrained='open-mmlab://msra/hrnetv2_w32',
    backbone=dict(
        _delete_=True,
        type='HRNet',
        extra=dict(
            stage1=dict(
                num_modules=1,
                num_branches=1,
                block='BOTTLENECK',
                num_blocks=(4, ),
                num_channels=(64, )),
            stage2=dict(
                num_modules=1,
                num_branches=2,
                block='BASIC',
                num_blocks=(4, 4),
                num_channels=(32, 64)),
            stage3=dict(
                num_modules=4,
                num_branches=3,
                block='BASIC',
                num_blocks=(4, 4, 4),
                num_channels=(32, 64, 128)),
            stage4=dict(
                num_modules=3,
                num_branches=4,
                block='BASIC',
                num_blocks=(4, 4, 4, 4),
                num_channels=(32, 64, 128, 256)))),
    neck=dict(...))

使用配置文件里的中间变量

配置文件里会使用一些中间变量,例如数据集里的 train_pipeline/test_pipeline。我们在定义新的 train_pipeline/test_pipeline 之后,需要将它们传递到 data 里。例如,我们想在训练或测试时,改变 Mask R-CNN 的多尺度策略 (multi scale strategy),train_pipeline/test_pipeline 是我们想要修改的中间变量。

_base_ = './mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
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, with_mask=True),
    dict(
        type='Resize',
        img_scale=[(1333, 640), (1333, 672), (1333, 704), (1333, 736),
                   (1333, 768), (1333, 800)],
        multiscale_mode="value",
        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', 'gt_masks']),
]
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(
    train=dict(pipeline=train_pipeline),
    val=dict(pipeline=test_pipeline),
    test=dict(pipeline=test_pipeline))

我们首先定义新的 train_pipeline/test_pipeline 然后传递到 data 里。

同样的,如果我们想从 SyncBN 切换到 BN 或者 MMSyncBN,我们需要修改配置文件里的每一个 norm_cfg

_base_ = './mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
norm_cfg = dict(type='BN', requires_grad=True)
model = dict(
    backbone=dict(norm_cfg=norm_cfg),
    neck=dict(norm_cfg=norm_cfg),
    ...)
Read the Docs v: latest
Versions
latest
stable
v2.18.1
v2.18.0
v2.17.0
v2.16.0
v2.15.1
v2.15.0
v2.14.0
Downloads
pdf
html
epub
On Read the Docs
Project Home
Builds

Free document hosting provided by Read the Docs.