mask2former底层原理分析

基于mmdetection框架

1.mmcv\cnn\builder.py：

注册一个创建模型的方式（这里是根据配置文件）

MODELS = Registry('model', build_func=build_model_from_cfg)

2.mmdet\models\builder.py:

DETECTORS = MODELS,

创建检测器入口

DETECTORS.build_detector(cfg, train_cfg=None, test_cfg=None)

3.DETECTORS.build( cfg, default_args=dict(train_cfg=train_cfg, test_cfg=test_cfg))

根据cfg配置文件创建检测器

4.build(self, args, **kwargs)--->self.build_func(args, **kwargs, registry=self) (注册时赋值build_func=build_model_from_cfg)

5.build_model_from_cfg(cfg, registry, default_args=None)-->build_from_cfg(cfg, registry, default_args)

6.第5步创建模型后，执行train_detector训练检测器模型

functional.py

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