【问题标题】:Image size in DefaultPredictor of Detectron2Detectron2 的 DefaultPredictor 中的图像大小
【发布时间】:2021-05-18 12:33:16
【问题描述】:

对于物体检测,我使用的是detectron2。 我想修复输入图像的大小,所以我制作了我的自定义数据加载器:

def build_train_loader(cls, cfg):
    dataloader = build_detection_train_loader(cfg,
        mapper=DatasetMapper(cfg, is_train=True, augmentations=[
            T.Resize((1200, 1200))
        ]))

我想知道的是对于预测,我可以使用检测器 2 的 DefaultPredictor 并将我的图像大小调整为 (1200, 1200) 作为预置,然后再发送到预测器? 或者 DefaultPredictor 在预测之前调整图像大小,我必须重写一个函数来调整大小为 (1200, 1200)?

【问题讨论】:

    标签: pytorch detectron


    【解决方案1】:

    您必须自己预处理图像或编写自己的预测器,在调用模型之前应用调整大小。

    DefaultPredictor 应用了ResizeShortestEdge 转换(可以在配置文件中配置),但这并不是您想要的。

    【讨论】:

    • 感谢您的回答。我也知道 ResizeShortestEdge 函数和 INPUT.MIN_SIZE_{TRAIN, TEST} 配置。您认为我是否还必须修改它们以确保网络的输入大小?
    • 另外,我不明白 ResizeShortestEdge 输入图像如何可以是不同大小而不是方形?
    • 是的,您必须修改 INPUT.MIN_SIZE_{TRAIN, TEST} 以确保输入大小符合您的要求。
    • ResizeShortestEdge 将增加尺寸,直到最短边达到给定值,并且保留原始图像比例。然后如果最长边变得大于给定的限制,它将缩小图像以适应要求。我建议编写您自己的使用调整大小转换的预测器。
    • @RémiChauvenne ,我有一个简单的问题:在这种情况下,边缘是什么意思?你能帮我解决这个问题吗?
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