Detectron2——扩展Detectron2的默认值

Detectron2

扩展Detectron2的默认值

研究是以新的方式做事。这给如何在代码中创建抽象带来了压力，这对于任何规模巨大的研究工程项目来说都是一个挑战：

1. 一方面，它需要非常精简的抽象，以允许以新的方式完成所有事情。打破现有的抽象并用新的抽象替换它们应该相当容易。
2. 另一方面，这样一个项目也需要相当高的抽象层次，这样用户就可以轻松地以标准方式做事，而不必太担心只有某些研究人员关心的细节。

在detectron2中，有两种类型的接口一起解决这两种问题：

1. 使用从yaml文件创建的config（cfg）参数的函数和类（有时带有少量额外参数）。
   这些函数和类实现了“标准默认”行为：它将从给定的配置中读取所需内容，并执行“标准”操作。用户只需要加载一个专家制作的配置并传递，而不必担心使用了哪些参数以及它们都意味着什么。
2. 具有定义良好的显式参数的函数和类。
   每一个都是整个系统的一个小组成部分。它们需要用户的专业知识来理解每个参数应该是什么，并且需要更多的努力来拼接到一个更大的系统中。但它们可以以更灵活的方式缝合在一起。
   当需要实现detectron2中包含的“标准默认值”不支持的东西时，可以重用这些定义良好的组件。
3. 一些函数和类是用@configurable decorator实现的-它们可以用配置调用，也可以用显式参数调用，或者两者混合调用。它们的显式参数接口目前处于实验阶段。

例如，可以通过以下方式构建掩码R-CNN模型：在这里插入代码片

1. Config-only:

# load proper yaml config file, then
model = build_model(cfg

2. Mixture of config and additional argument overrides:

 model = GeneralizedRCNN(
  cfg,
  roi_heads=StandardROIHeads(cfg, batch_size_per_image=666),
  pixel_std=[57.0, 57.0, 57.0])

3. Full explicit arguments:

 model = GeneralizedRCNN(
    backbone=FPN(
        ResNet(
            BasicStem(3, 64, norm="FrozenBN"),
            ResNet.make_default_stages(50, stride_in_1x1=True, norm="FrozenBN"),
            out_features=["res2", "res3", "res4", "res5"],
        ).freeze(2),
        ["res2", "res3", "res4", "res5"],
        256,
        top_block=LastLevelMaxPool(),
    ),
    proposal_generator=RPN(
        in_features=["p2", "p3", "p4", "p5", "p6"],
        head=StandardRPNHead(in_channels=256, num_anchors=3),
        anchor_generator=DefaultAnchorGenerator(
            sizes=[[32], [64], [128], [256], [512]],
            aspect_ratios=[0.5, 1.0, 2.0],
            strides=[4, 8, 16, 32, 64],
            offset=0.0,
        ),
        anchor_matcher=Matcher([0.3, 0.7], [0, -1, 1], allow_low_quality_matches=True),
        box2box_transform=Box2BoxTransform([1.0, 1.0, 1.0, 1.0]),
        batch_size_per_image=256,
        positive_fraction=0.5,
        pre_nms_topk=(2000, 1000),
        post_nms_topk=(1000, 1000),
        nms_thresh=0.7,
    ),
    roi_heads=StandardROIHeads(
        num_classes=80,
        batch_size_per_image=512,
        positive_fraction=0.25,
        proposal_matcher=Matcher([0.5], [0, 1], allow_low_quality_matches=False),
        box_in_features=["p2", "p3", "p4", "p5"],
        box_pooler=ROIPooler(7, (1.0 / 4, 1.0 / 8, 1.0 / 16, 1.0 / 32), 0, "ROIAlignV2"),
        box_head=FastRCNNConvFCHead(
            ShapeSpec(channels=256, height=7, width=7), conv_dims=[], fc_dims=[1024, 1024]
        ),
        box_predictor=FastRCNNOutputLayers(
            ShapeSpec(channels=1024),
            test_score_thresh=0.05,
            box2box_transform=Box2BoxTransform((10, 10, 5, 5)),
            num_classes=80,
        ),
        mask_in_features=["p2", "p3", "p4", "p5"],
        mask_pooler=ROIPooler(14, (1.0 / 4, 1.0 / 8, 1.0 / 16, 1.0 / 32), 0, "ROIAlignV2"),
        mask_head=MaskRCNNConvUpsampleHead(
            ShapeSpec(channels=256, width=14, height=14),
            num_classes=80,
            conv_dims=[256, 256, 256, 256, 256],
        ),
    ),
    pixel_mean=[103.530, 116.280, 123.675],
    pixel_std=[1.0, 1.0, 1.0],
    input_format="BGR",
)