涿州市查建设局网站,江西建设银行招聘网站,义乌网站制作是什么,网站优化 月付费1. 测试时数据增广 测试时数据增广#xff08;TTA#xff09;在测试时使用数据增广技术获取同一数据的多个“变体”#xff0c;使用同一网络在这些“变体”以及原始数据上进行推断#xff0c;最后整合所有结果作为该原始数据最终的预测结果。 TTA类似于集成学习#xff0c…1. 测试时数据增广 测试时数据增广TTA在测试时使用数据增广技术获取同一数据的多个“变体”使用同一网络在这些“变体”以及原始数据上进行推断最后整合所有结果作为该原始数据最终的预测结果。 TTA类似于集成学习都是整合多个结果作为最终预测但区别在于TTA只使用一个模型多个结果的来源是多个数据“变体”。 2. mmdetection3d中点云数据的测试时数据增广
2.1 带数据增广的测试pipeline mmdetection3d中通常的测试pipeline为 #mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .label text,#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .node rect,#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .node circle,#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .node ellipse,#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .node polygon,#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-tZIg7zRUULpe5p1b :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} MultiScaleFlipAug3D 数据增广 数据预处理 格式整理 数据读取 Collect3D DefaultFormatBundle3D PointsRangeFilter RandomFlip3D GlobalRotScaleTrans LoadPointsFromMultiSweeps LoadPointsFromFile 数据集类的前期格式整理和数据读取以及MultiScaleFlipAug3D中的数据预处理、格式整理的过程均与训练时一致见此文。
2.2 MultiScaleFlipAug3D 相关的代码见mmdetection3d/mmdet3d/datasets/pipelines/test_time_aug.py。
MultiScaleFlipAug3D对每一个设定的缩放倍数和翻转方向复制输入的数据信息字典并添加相应的项输入到GlobalRotScaleTrans与RandomFlip3D中进行缩放和翻转。最终的输出为列表形式其元素为各种增广处理后的数据字典字典格式与训练时pipeline的输出一致。 GlobalRotScaleTrans的设定为不进行旋转旋转角度固定为0和平移但会读取数据字典中已有的参数刚才添加的缩放倍数进行全局缩放。RandomFlip3D会读取数据字典中已有的参数刚才添加的翻转方向进行全局翻转。 当不进行测试时数据增广时可在MultiScaleFlipAug3D中设置不翻转缩放倍数为1。此时模型测试时会走向simple_test()函数不进行结果的整合。 2.3 模型预测与结果整合 当进行了测试时数据增广则模型测试时会走向aug_test()函数具体操作如下
首先将各种增广数据作为一个batch输入网络提取特征。然后调用aug_test_pts()函数将各特征输入检测头得到边界框。调用merge_aug_bboxes_3d()函数根据增广情况还原边界框bbox3d_mapping_back()后使用NMS进行结果整合。 注意对于具体的处理方法不同模型可能不同。
