【mmdetection中的--cfg-options使用教程】

一文了解mmdetection中的–cfg-options

--cfg-options是用于在命令行中设置mmdetection配置文件的选项。它允许您以键值对的形式覆盖配置文件中的选项。

以下是使用--cfg-options的示例：

python tools/train.py ${CONFIG_FILE} --cfg-options \
    optimizer.lr=0.02 \
    optimizer.weight_decay=0.0001 \
    runtime.total_epochs=12

此命令将使用给定的${CONFIG_FILE}作为基础配置，并覆盖三个选项：optimizer.lr，optimizer.weight_decay和runtime.total_epochs。

其中，optimizer.lr和optimizer.weight_decay是优化器的超参数，runtime.total_epochs是训练总轮数。
您可以将任意数量的选项传递给--cfg-options，每个选项之间使用空格分隔。如果选项值包含空格，则应使用双引号将其括起来。
请注意，这些设置将优先于配置文件中的设置。因此，在覆盖选项时，最好了解配置文件中定义的默认值。

优化器修改

配置文件：

optim_wrapper = dict(type=‘OptimWrapper’, 
					optimizer=dict(type=‘Adam’, 
					lr=0.0003, 
					weight_decay=0.0001))

将优化器使用命令行修改配置文件

python tools/train.py configs/my_config.py 
		--cfg-options optim_wrapper.optimizer.type=‘Adam’ 
		optim_wrapper.optimizer.lr=0.0003

学习率策略修改

配置文件：

param_scheduler = [
    dict(type='LinearLR', 
    	start_factor=0.001, 
    	by_epoch=False, 
    	begin=0, 
    	end=500),
    dict(type='MultiStepLR',
        begin=0,
        end=24,
        by_epoch=True,
        milestones=[16, 22],
        gamma=0.1)
]

将学习率策略使用命令行修改配置文件

python tools/train.py configs/my_config.py 
			–cfg-options param_scheduler.0.start_factor=0.01 
			param_scheduler.1.milestones="[12, 18]"

设置训练轮数

配置文件：

train_cfg = dict(type='EpochBasedTrainLoop', max_epochs=24, val_interval=1)

将训练轮数使用命令行修改配置文件

python tools/train.py configs/my_config.py 
			–cfg-options train_cfg.max_epochs=100