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mmdetection修改backnone
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2024-03-26
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1. 设计Backbone 创建一个新的py文件,这里我的文件名是spinmlp.py,将其放在 mmdet/models/backbones/ 的路径下,也就是 mmdet/models/backbones/spinmlp.py 。 2. 导入模块 这一步很重要。 基于刚刚设计好的backbone模块,这里将一下行添加到 mmdet/models/backbones/__init__.py 同时,在__all__中添加backbone的名称 3. 配置文件 在MMDetection中我们知道,各种文件都是通过配置来进行构建。由于我使用了新的数据集,也替换了新的网路结构,所以我新建了一个新的配置文件,名称为:detr_spinmlp_8x8_150e_mask.py 将原本是resnet的替换为我设计的spinmlp结构: # model settings model = dict( type='DETR', backbone=dict( type='SpinMLP', patch_size=(16, 16), # [1, 20
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1. 设计 Backbone
创建一个新的 py 文件,这里我的文件名是 spinmlp.py,将其放在 mmdet/models/backbones/ 的路径
下,也就是 mmdet/models/backbones/spinmlp.py 。
2. 导入模块
这一步很重要。
基于刚刚设计好的 backbone 模块,这里将一下行添加到 mmdet/models/backbones/__init__.py
同时,在__all__中添加 backbone 的名称
3. 配置文件
在 MMDetection 中我们知道,各种文件都是通过配置来进行构建。由于我使用了新的数据集,也替
换了新的网路结构,所以我新建了一个新的配置文件,名称为:detr_spinmlp_8x8_150e_mask.py
将原本是 resnet 的替换为我设计的 spinmlp 结构:
# model settings
model = dict(
type='DETR',
backbone=dict(
type='SpinMLP',
patch_size=(16, 16), # [1, 2048, 28, 28]
in_c=3,
hidden_dim=1024,
expansion_factor=4,
num_blocks=4,
num_classes=80,
weightattn=True,
Backbone=True),
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酸菜鱼449
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