detectron2（目标检测框架）无死角玩转-03：配置config解析-实时更新

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detectron2（目标检测框架）无死角玩转-00：目录

前言

通过前面的博客，我们知道怎么去训练coco数据，但是我们的目的，肯定是去训练自己的数据，在这之前，需要为大家讲解一些相关的配置config信息，相信大家把网络跑起来的时候，也就是执行如下指令：

python tools/train_net.py \
--num-gpus 2 \
--config-file configs/COCO-Detection/retinanet_R_50_FPN_3x.yaml SOLVER.IMS_PER_BATCH 2 SOLVER.BASE_LR 0.0025

前面，我提醒大家注意，类似SOLVER.IMS_PER_BATCH，SOLVER.BASE_LR这样的配置，需要写在指令的最后面，那么这些到底是什么，我们应该如何去配置，在训练的时候，我相信大家都能看到如下打印：

那么这些到底是怎么呢？下面，就是本人注释的结果！
$\color{red}{如有错误欢迎指出，本人会在第一时间进行修改，为了后来人，贡献我们的每一份力量}$

配置注释

CUDNN_BENCHMARK: False #设置为True,其为自动找到效率最高的配置

DATALOADER: #dataloader的配置(数据迭代器)
  ASPECT_RATIO_GROUPING: True # ？
  FILTER_EMPTY_ANNOTATIONS: True # 是否过滤掉注释为空的数据
  NUM_WORKERS: 4 # 加载数据的线程数目
  REPEAT_THRESHOLD: 0.0 # 重新开始迭代是,从0加载数据
  SAMPLER_TRAIN: TrainingSampler # 迭代训练样本
  
DATASETS: #数据集相关的配置
  # 迭代数据时,提前准备1000/2000样本，为加快数据加载速度
  PRECOMPUTED_PROPOSAL_TOPK_TEST: 1000 
  PRECOMPUTED_PROPOSAL_TOPK_TRAIN: 2000 
  # 数据集的文件名
  PROPOSAL_FILES_TEST: ()
  PROPOSAL_FILES_TRAIN: ()
  # 获取数据时，其默认数据集名称
  TEST: ('coco_2017_val',)
  TRAIN: ('coco_2017_train',)
  
# ?
GLOBAL:
  HACK: 1.0
  
INPUT: # 输入的相关的配置
  CROP: # 图片剪切功能
    ENABLED: False # 是否开启图片剪切
    SIZE: [0.9, 0.9] # 剪切图像的大小比例
    TYPE: relative_range # 剪切的方式
  FORMAT: BGR # 图片的个饿死
  MASK_FORMAT: polygon #mask掩码的格式,如果图片大小不足，会补黑色像素
  MAX_SIZE_TEST: 1333 #测试图片的最大尺寸
  MAX_SIZE_TRAIN: 1333 #训练图片的最大尺寸
  MIN_SIZE_TEST: 800 # 测试图片最小尺寸
  MIN_SIZE_TRAIN: (640, 672, 704, 736, 768, 800) # 训练图片的最小尺寸
  MIN_SIZE_TRAIN_SAMPLING: choice #训练样本的抽样方式
  
MODEL:
  ANCHOR_GENERATOR: # anchor生成的相关配置
    ANGLES: [[-90, 0, 90]] # anchor的角度
    ASPECT_RATIOS: [[0.5, 1.0, 2.0]] # 长宽的比例
    NAME: DefaultAnchorGenerator # anchor生成器的名字
    OFFSET: 0.0 # 偏移量
    SIZES: [[32], [64], [128], [256], [512]] # 大小，生成anchor每个尺寸的大小
  BACKBONE: # 主干网络配置
    FREEZE_AT: 2 #冻结？
    NAME: build_resnet_fpn_backbone #主干网络的名字
  DEVICE: cuda # 使用GPU
  FPN: # FPN的相关配置
    FUSE_TYPE: sum # 融合的类似
    IN_FEATURES: ['res2', 'res3', 'res4', 'res5'] # 指定处为输入特征
    NORM: # ？
    OUT_CHANNELS: 256 # FPN的输出通道数
  KEYPOINT_ON: False # 是否开启关键点
  LOAD_PROPOSALS: False # ？
  MASK_ON: True # ？
  META_ARCHITECTURE: GeneralizedRCNN # 微元素的架构，可以是retina等等
  PANOPTIC_FPN: # 全景分割的相关配置
    COMBINE: #相关绑定
      ENABLED: True # 是否启动
      INSTANCES_CONFIDENCE_THRESH: 0.5 # 设置置信度的阈值
      OVERLAP_THRESH: 0.5 # 重叠部分的
      STUFF_AREA_LIMIT: 4096 #？
    INSTANCE_LOSS_WEIGHT: 1.0 # 实例的权重比例
  PIXEL_MEAN: [103.53, 116.28, 123.675] # ？
  PIXEL_STD: [1.0, 1.0, 1.0] #？
  PROPOSAL_GENERATOR: #？
    MIN_SIZE: 0 #?
    NAME: RPN #?
  RESNETS: #重新配置
    DEFORM_MODULATED: False # 
    DEFORM_NUM_GROUPS: 1
    DEFORM_ON_PER_STAGE: [False, False, False, False]
    DEPTH: 50 # resnet循环次数
    NORM: FrozenBN # 冻结BN
    NUM_GROUPS: 1 #输出特征的层数
    OUT_FEATURES: ['res2', 'res3', 'res4', 'res5']
    RES2_OUT_CHANNELS: 256 # 对应层输出的通道数
    RES5_DILATION: 1 # ？
    STEM_OUT_CHANNELS: 64 
    STRIDE_IN_1X1: True # ？
    WIDTH_PER_GROUP: 64 # 可分离卷积的分组数目
  RETINANET: # retinanet相关配置
    BBOX_REG_WEIGHTS: (1.0, 1.0, 1.0, 1.0) # ？
    FOCAL_LOSS_ALPHA: 0.25 #  FOCAL_LOSS相关参数
    FOCAL_LOSS_GAMMA: 2.0 #  FOCAL_LOSS相关参数
    IN_FEATURES: ['p3', 'p4', 'p5', 'p6', 'p7'] # ?
    IOU_LABELS: [0, -1, 1] # 输出标签
    IOU_THRESHOLDS: [0.4, 0.5] # IOU的阈值
    NMS_THRESH_TEST: 0.5 # NMS的阈值
    NUM_CLASSES: 80 # 训练数据的总类别数目
    NUM_CONVS: 4 # 卷积层数目 
    PRIOR_PROB: 0.01 #?
    SCORE_THRESH_TEST: 0.05 # 测试数据的置信度阈值
    SMOOTH_L1_LOSS_BETA: 0.1 # L1loss平滑参数
    TOPK_CANDIDATES_TEST: 1000  # 提前拿取的测试数据
  ROI_BOX_CASCADE_HEAD: # 
    BBOX_REG_WEIGHTS: ((10.0, 10.0, 5.0, 5.0), (20.0, 20.0, 10.0, 10.0), (30.0, 30.0, 15.0, 15.0))
    IOUS: (0.5, 0.6, 0.7)
  ROI_BOX_HEAD:
    BBOX_REG_WEIGHTS: (10.0, 10.0, 5.0, 5.0)
    CLS_AGNOSTIC_BBOX_REG: False
    CONV_DIM: 256
    FC_DIM: 1024
    NAME: FastRCNNConvFCHead
    NORM: 
    NUM_CONV: 0
    NUM_FC: 2
    POOLER_RESOLUTION: 7
    POOLER_SAMPLING_RATIO: 0
    POOLER_TYPE: ROIAlignV2
    SMOOTH_L1_BETA: 0.0
  ROI_HEADS:
    BATCH_SIZE_PER_IMAGE: 512
    IN_FEATURES: ['p2', 'p3', 'p4', 'p5']
    IOU_LABELS: [0, 1]
    IOU_THRESHOLDS: [0.5]
    NAME: StandardROIHeads
    NMS_THRESH_TEST: 0.5
    NUM_CLASSES: 80
    POSITIVE_FRACTION: 0.25
    PROPOSAL_APPEND_GT: True
    SCORE_THRESH_TEST: 0.05
  ROI_KEYPOINT_HEAD:
    CONV_DIMS: (512, 512, 512, 512, 512, 512, 512, 512)
    LOSS_WEIGHT: 1.0
    MIN_KEYPOINTS_PER_IMAGE: 1
    NAME: KRCNNConvDeconvUpsampleHead
    NORMALIZE_LOSS_BY_VISIBLE_KEYPOINTS: True
    NUM_KEYPOINTS: 17
    POOLER_RESOLUTION: 14
    POOLER_SAMPLING_RATIO: 0
    POOLER_TYPE: ROIAlignV2
  ROI_MASK_HEAD:
    CLS_AGNOSTIC_MASK: False
    CONV_DIM: 256
    NAME: MaskRCNNConvUpsampleHead
    NORM: 
    NUM_CONV: 4
    POOLER_RESOLUTION: 14
    POOLER_SAMPLING_RATIO: 0
    POOLER_TYPE: ROIAlignV2
  RPN:
    BATCH_SIZE_PER_IMAGE: 256
    BBOX_REG_WEIGHTS: (1.0, 1.0, 1.0, 1.0)
    BOUNDARY_THRESH: -1
    HEAD_NAME: StandardRPNHead
    IN_FEATURES: ['p2', 'p3', 'p4', 'p5', 'p6']
    IOU_LABELS: [0, -1, 1]
    IOU_THRESHOLDS: [0.3, 0.7]
    LOSS_WEIGHT: 1.0
    NMS_THRESH: 0.7
    POSITIVE_FRACTION: 0.5
    POST_NMS_TOPK_TEST: 1000
    POST_NMS_TOPK_TRAIN: 1000
    PRE_NMS_TOPK_TEST: 1000
    PRE_NMS_TOPK_TRAIN: 2000
    SMOOTH_L1_BETA: 0.0
  SEM_SEG_HEAD:
    COMMON_STRIDE: 4
    CONVS_DIM: 128
    IGNORE_VALUE: 255
    IN_FEATURES: ['p2', 'p3', 'p4', 'p5']
    LOSS_WEIGHT: 1.0
    NAME: SemSegFPNHead
    NORM: GN
    NUM_CLASSES: 54 #类别的数目
  WEIGHTS: detectron2://ImageNetPretrained/MSRA/R-50.pkl # 加载的权重
OUTPUT_DIR: ./output
SEED: -1

SOLVER: #解决方案
  BASE_LR: 0.0025 # 初始学习率
  BIAS_LR_FACTOR: 1.0 #？
  CHECKPOINT_PERIOD: 5000 # 没 5000个epoch进行一次测试
  GAMMA: 0.1
  IMS_PER_BATCH: 2 # 每个GPU的batch_siez大小
  LR_SCHEDULER_NAME: WarmupMultiStepLR # 学习率衰减方式
  MAX_ITER: 90000 # 到达该迭代次数则停止
  MOMENTUM: 0.9 # 优化器动能
  STEPS: (60000, 80000) # 到达指定迭代步数，则学习率衰减
  WARMUP_FACTOR: 0.001
  WARMUP_ITERS: 1000
  WARMUP_METHOD: linear
  WEIGHT_DECAY: 0.0001 # 权重衰减
  WEIGHT_DECAY_BIAS: 0.0001 # 权重衰减系数
  WEIGHT_DECAY_NORM: 0.0
TEST: # 测试相关配置
  AUG: # AUG相关配置
    ENABLED: False
    FLIP: True # 水平翻转
    MAX_SIZE: 4000 # 图片的最大尺寸
    MIN_SIZES: (400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000, 1100, 1200) # 图片的最小尺寸
  DETECTIONS_PER_IMAGE: 100 # 每张图片检测到的最大目标数目
  EVAL_PERIOD: 0 # 迭代多少次后进行训练
  EXPECTED_RESULTS: [] # 期待的结果
  KEYPOINT_OKS_SIGMAS: [] #？
  PRECISE_BN: # 测试精确度,BN的配置
    ENABLED: False # 时候启动BN
    NUM_ITER: 200 # 迭代数目
VERSION: 2 
VIS_PERIOD: 0

上面的配置注释，由于现在本人不是很熟悉fast-rcnn，所以不知道ROI的相关配置，就没有注释了，有知道的朋友写文档给我，然后我更新上去，一定会带上小哥的名字。

其实，在训练的时候，我们大多数的参数保持默认即可，只需要修改部分参数，具体怎么设置，请看下篇博客，下篇博客，我会带大家去训练自己的数据。