Detectron2迷幻问题解答 - 持续连载

2024-06-11 17:07:56

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Q: `GenerizedRCNN`系的输入都是不一样大小的图片，为什么还可以每个GPU设置batchsize，它们没法stack呀？

Q: `GenerizedRCNN`系的输入都是不一样大小的图片，为什么还可以每个GPU设置batchsize，它们没法stack呀？

穷学生的回答: 看了半个小时的代码，我了解到有个DatasetMapper类，此类将一张图片经过处理变成了一个dict，里面有 image, keypoint, bbox, mask 这些需要用到的目标标签，可是image还是没法是size对齐的呀，至于为什么可以设置batchsize呢，还需要从代码里看

# 有删减
images = self.preprocess_image(batched_inputs)
gt_instances = [x["instances/targets"].to(self.device) for x in batched_inputs]
features = self.backbone(images.tensor)
proposals, proposal_losses = self.proposal_generator(images, features, gt_instances)
_, detector_losses = self.roi_heads(images, features, proposals, gt_instances)

这段代码摘自detectron2源代码detectron2/modeling/meta_arch/rcnn.py:l110 这段代码里面所用的preprocess_image函数就是对图像进行一一的预处理，而不是整个batch一起进行（无需stack，因为他用了for循环），输入list of 上述mapping完的dict 得到一个Sequence[torch.Tensor]里面全是归一化结束后大小不一的图片Tensor，有个叫from_tensor成员函数可以将不整齐的大小进行padding，返回了对象为ImageList类。

@staticmethod
def from_tensors(tensors: Sequence[torch.Tensor], size_divisibility: int = 0, pad_value: float = 0.0 ) -> "ImageList":"""Args:tensors: a tuple or list of `torch.Tensors`, each of shape (Hi, Wi) or(C_1, ..., C_K, Hi, Wi) where K >= 1. The Tensors will be padded with `pad_value`so that they will have the same shape.size_divisibility (int): If `size_divisibility > 0`, also adds padding to ensurethe common height and width is divisible by `size_divisibility`pad_value (float): value to padReturns:an `ImageList`."""

以上代码来自detectron2/structures/image_list.py:l50看__docstr__就知道为啥了吧？GL&HF

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