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s920243400
PaddleDetection
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b5866291
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提交
b5866291
编写于
12月 22, 2020
作者:
Q
QingshuChen
提交者:
GitHub
12月 22, 2020
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差异文件
support mask_rcnn for kunlun (#1945)
* support mask_rcnn for kunlun
上级
16e46efb
变更
3
显示空白变更内容
内联
并排
Showing
3 changed file
with
218 addition
and
0 deletion
+218
-0
configs/mask_rcnn_r50_1x_cocome_kunlun.yml
configs/mask_rcnn_r50_1x_cocome_kunlun.yml
+104
-0
configs/mask_reader_cocome.yml
configs/mask_reader_cocome.yml
+95
-0
docs/tutorials/train_on_kunlun.md
docs/tutorials/train_on_kunlun.md
+19
-0
未找到文件。
configs/mask_rcnn_r50_1x_cocome_kunlun.yml
0 → 100644
浏览文件 @
b5866291
architecture
:
MaskRCNN
use_gpu
:
false
use_xpu
:
true
max_iters
:
1200
snapshot_iter
:
100
log_iter
:
20
save_dir
:
output
pretrain_weights
:
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/mask_rcnn_r50_2x.tar
metric
:
COCO
weights
:
output/mask_rcnn_r50_1x_cocome_kunlun/model_final
num_classes
:
2
finetune_exclude_pretrained_params
:
[
'
cls_score'
]
MaskRCNN
:
backbone
:
ResNet
rpn_head
:
RPNHead
roi_extractor
:
RoIAlign
bbox_assigner
:
BBoxAssigner
bbox_head
:
BBoxHead
mask_assigner
:
MaskAssigner
mask_head
:
MaskHead
ResNet
:
norm_type
:
affine_channel
norm_decay
:
0.
depth
:
50
feature_maps
:
4
freeze_at
:
2
ResNetC5
:
depth
:
50
norm_type
:
affine_channel
RPNHead
:
anchor_generator
:
anchor_sizes
:
[
32
,
64
,
128
,
256
,
512
]
aspect_ratios
:
[
0.5
,
1.0
,
2.0
]
stride
:
[
16.0
,
16.0
]
variance
:
[
1.0
,
1.0
,
1.0
,
1.0
]
rpn_target_assign
:
rpn_batch_size_per_im
:
256
rpn_fg_fraction
:
0.5
rpn_negative_overlap
:
0.3
rpn_positive_overlap
:
0.7
rpn_straddle_thresh
:
0.0
train_proposal
:
min_size
:
0.0
nms_thresh
:
0.7
pre_nms_top_n
:
12000
post_nms_top_n
:
2000
test_proposal
:
min_size
:
0.0
nms_thresh
:
0.7
pre_nms_top_n
:
6000
post_nms_top_n
:
1000
RoIAlign
:
resolution
:
14
spatial_scale
:
0.0625
sampling_ratio
:
0
BBoxHead
:
head
:
ResNetC5
nms
:
keep_top_k
:
100
nms_threshold
:
0.5
normalized
:
false
score_threshold
:
0.05
MaskHead
:
dilation
:
1
conv_dim
:
256
resolution
:
14
BBoxAssigner
:
batch_size_per_im
:
512
bbox_reg_weights
:
[
0.1
,
0.1
,
0.2
,
0.2
]
bg_thresh_hi
:
0.5
bg_thresh_lo
:
0.0
fg_fraction
:
0.25
fg_thresh
:
0.5
MaskAssigner
:
resolution
:
14
LearningRate
:
base_lr
:
0.001
schedulers
:
-
!PiecewiseDecay
gamma
:
0.1
milestones
:
[
900
,
1100
]
-
!LinearWarmup
start_factor
:
0.1
steps
:
300
OptimizerBuilder
:
optimizer
:
momentum
:
0.9
type
:
Momentum
regularizer
:
factor
:
0.0001
type
:
L2
_READER_
:
'
mask_reader_cocome.yml'
configs/mask_reader_cocome.yml
0 → 100644
浏览文件 @
b5866291
TrainReader
:
inputs_def
:
fields
:
[
'
image'
,
'
im_info'
,
'
im_id'
,
'
gt_bbox'
,
'
gt_class'
,
'
is_crowd'
,
'
gt_mask'
]
dataset
:
!COCODataSet
image_dir
:
train
anno_path
:
annotations/instances_split_train.json
dataset_dir
:
dataset/cocome
sample_transforms
:
-
!DecodeImage
to_rgb
:
true
-
!RandomFlipImage
prob
:
0.5
is_mask_flip
:
true
-
!NormalizeImage
is_channel_first
:
false
is_scale
:
true
mean
:
[
0.485
,
0.456
,
0.406
]
std
:
[
0.229
,
0.224
,
0.225
]
-
!ResizeImage
target_size
:
800
max_size
:
1333
interp
:
1
use_cv2
:
true
-
!Permute
to_bgr
:
false
channel_first
:
true
batch_transforms
:
-
!PadBatch
pad_to_stride
:
-1.
use_padded_im_info
:
false
batch_size
:
1
shuffle
:
true
worker_num
:
2
drop_last
:
false
use_process
:
false
EvalReader
:
inputs_def
:
fields
:
[
'
image'
,
'
im_info'
,
'
im_id'
,
'
im_shape'
]
# for voc
#fields: ['image', 'im_info', 'im_id', 'gt_bbox', 'gt_class', 'is_difficult']
dataset
:
!COCODataSet
image_dir
:
train
anno_path
:
annotations/instances_split_val.json
dataset_dir
:
dataset/cocome
sample_transforms
:
-
!DecodeImage
to_rgb
:
true
-
!NormalizeImage
is_channel_first
:
false
is_scale
:
true
mean
:
[
0.485
,
0.456
,
0.406
]
std
:
[
0.229
,
0.224
,
0.225
]
-
!ResizeImage
interp
:
1
max_size
:
1333
target_size
:
800
use_cv2
:
true
-
!Permute
channel_first
:
true
to_bgr
:
false
batch_size
:
1
shuffle
:
false
drop_last
:
false
drop_empty
:
false
worker_num
:
2
TestReader
:
inputs_def
:
fields
:
[
'
image'
,
'
im_info'
,
'
im_id'
,
'
im_shape'
]
dataset
:
!ImageFolder
anno_path
:
dataset/cocome/annotations/instances_split_val.json
sample_transforms
:
-
!DecodeImage
to_rgb
:
true
with_mixup
:
false
-
!NormalizeImage
is_channel_first
:
false
is_scale
:
true
mean
:
[
0.485
,
0.456
,
0.406
]
std
:
[
0.229
,
0.224
,
0.225
]
-
!ResizeImage
interp
:
1
max_size
:
1333
target_size
:
800
use_cv2
:
true
-
!Permute
channel_first
:
true
to_bgr
:
false
batch_size
:
1
shuffle
:
false
drop_last
:
false
docs/tutorials/train_on_kunlun.md
浏览文件 @
b5866291
...
...
@@ -37,3 +37,22 @@ python3.7 -u tools/train.py --eval -c configs/ppyolo/ppyolo_roadsign_kunlun.yml
```
shell
python3.7
-u
tools/eval.py
-c
configs/ppyolo/ppyolo_roadsign_kunlun.yml
```
## mask_rcnn
### Prepare data
Download dataset from https://dataset.bj.bcebos.com/PaddleDetection_demo/cocome.tar and put it in the dataset directory.
### Train
```
shell
python3.7
-u
tools/train.py
--eval
-c
configs/mask_rcnn_r50_1x_cocome_kunlun.yml
```
### Eval
```
shell
python3.7
-u
tools/eval.py
-c
configs/mask_rcnn_r50_1x_cocome_kunlun.yml
```
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