攻击wordpress网络优化器

参考：自定义数据预处理流程 — MMDetection3D 1.4.0 文档

数据预处理流程的设计

预处理流程中的各项操作主要分为数据加载、预处理、格式化、测试时的数据增强。

接下来将展示一个用于 PointPillars 模型的数据集预处理流程的例子。

train_pipeline = [dict(type='LoadPointsFromFile',load_dim=5,use_dim=5,backend_args=backend_args),dict(type='LoadPointsFromMultiSweeps',sweeps_num=10,backend_args=backend_args),dict(type='LoadAnnotations3D', with_bbox_3d=True, with_label_3d=True),dict(type='GlobalRotScaleTrans',rot_range=[-0.3925, 0.3925],scale_ratio_range=[0.95, 1.05],translation_std=[0, 0, 0]),dict(type='RandomFlip3D', flip_ratio_bev_horizontal=0.5),dict(type='PointsRangeFilter', point_cloud_range=point_cloud_range),dict(type='ObjectRangeFilter', point_cloud_range=point_cloud_range),dict(type='ObjectNameFilter', classes=class_names),dict(type='PointShuffle'),dict(type='DefaultFormatBundle3D', class_names=class_names),dict(type='Collect3D', keys=['points', 'gt_bboxes_3d', 'gt_labels_3d'])
]
test_pipeline = [dict(type='LoadPointsFromFile',load_dim=5,use_dim=5,backend_args=backend_args),dict(type='LoadPointsFromMultiSweeps',sweeps_num=10,backend_args=backend_args),dict(type='MultiScaleFlipAug',img_scale=(1333, 800),pts_scale_ratio=1.0,flip=False,pcd_horizontal_flip=False,pcd_vertical_flip=False,transforms=[dict(type='GlobalRotScaleTrans',rot_range=[0, 0],scale_ratio_range=[1., 1.],translation_std=[0, 0, 0]),dict(type='RandomFlip3D'),dict(type='PointsRangeFilter', point_cloud_range=point_cloud_range),dict(type='DefaultFormatBundle3D',class_names=class_names,with_label=False),dict(type='Collect3D', keys=['points'])])
]

对于每项操作，我们将列出相关的被添加/更新/移除的字典项。

数据加载

LoadPointsFromFile

• 添加：points

LoadPointsFromMultiSweeps

• 更新：points

LoadAnnotations3D

• 添加：gt_bboxes_3d, gt_labels_3d, gt_bboxes, gt_labels, pts_instance_mask, pts_semantic_mask, bbox3d_fields, pts_mask_fields, pts_seg_fields

预处理

GlobalRotScaleTrans

• 添加：pcd_trans, pcd_rotation, pcd_scale_factor

• 更新：points, *bbox3d_fields

RandomFlip3D

• 添加：flip, pcd_horizontal_flip, pcd_vertical_flip

• 更新：points, *bbox3d_fields

PointsRangeFilter

• 更新：points

ObjectRangeFilter

• 更新：gt_bboxes_3d, gt_labels_3d

ObjectNameFilter

• 更新：gt_bboxes_3d, gt_labels_3d

PointShuffle

• 更新：points

PointsRangeFilter

• 更新：points

格式化

DefaultFormatBundle3D

• 更新：points, gt_bboxes_3d, gt_labels_3d, gt_bboxes, gt_labels

Collect3D

• 添加：img_meta （由 meta_keys 指定的键值构成的 img_meta）

• 移除：所有除 keys 指定的键值以外的其他键值

测试时的数据增强

MultiScaleFlipAug

• 更新: scale, pcd_scale_factor, flip, flip_direction, pcd_horizontal_flip, pcd_vertical_flip （与这些指定的参数对应的增强后的数据列表）

扩展并使用自定义数据集预处理方法

1. 在任意文件中写入新的数据集预处理方法，如 my_pipeline.py，该预处理方法的输入和输出均为字典

   from mmdet.datasets import [e-mail]_module()
   class MyTransform:def __call__(self, results):results['dummy'] = Truereturn results

2. 导入新的预处理方法类

   from .my_pipeline import MyTransform

3. 在配置文件中使用该数据集预处理方法

   train_pipeline = [dict(type='LoadPointsFromFile',load_dim=5,use_dim=5,backend_args=backend_args),dict(type='LoadPointsFromMultiSweeps',sweeps_num=10,backend_args=backend_args),dict(type='LoadAnnotations3D', with_bbox_3d=True, with_label_3d=True),dict(type='GlobalRotScaleTrans',rot_range=[-0.3925, 0.3925],scale_ratio_range=[0.95, 1.05],translation_std=[0, 0, 0]),dict(type='RandomFlip3D', flip_ratio_bev_horizontal=0.5),dict(type='PointsRangeFilter', point_cloud_range=point_cloud_range),dict(type='ObjectRangeFilter', point_cloud_range=point_cloud_range),dict(type='ObjectNameFilter', classes=class_names),dict(type='MyTransform'),dict(type='PointShuffle'),dict(type='DefaultFormatBundle3D', class_names=class_names),dict(type='Collect3D', keys=['points', 'gt_bboxes_3d', 'gt_labels_3d'])
   ]