mmsegmentation 自定义模型报错:KeyError: ‘EncoderDecoder is not in the model registry

mmsegmentation 自定义模型报错:KeyError: 'EncoderDecoder is not in the model registry'

在使用 `mmsegmentation` 自定义模型时,可能会遇到以下错误:

复制代码
KeyError: 'EncoderDecoder is not in the model registry. Please check whether the value of EncoderDecoder is correct or it was registered as expected. More details can be found at https://mmengine.readthedocs.io/en/latest/advanced_tutorials/config.html#import-the-custom-module'

这通常是由于模型内部初始化问题引起的。

解决方法

在配置文件中添加以下内容:

```python

custom_imports = dict(

imports=['mmseg.models.backbones.rdt_fastvit'],

allow_failed_imports=False

)

修改后的配置文件示例:

复制代码
# model settings
norm_cfg = dict(type='SyncBN', requires_grad=True)
data_preprocessor = dict(
    type='SegDataPreProcessor',
    mean=[123.675, 116.28, 103.53],
    std=[58.395, 57.12, 57.375],
    bgr_to_rgb=True,
    pad_val=0,
    seg_pad_val=255
)
custom_imports = dict(
    imports=['mmseg.models.backbones.rdt_fastvit'],
    allow_failed_imports=False
)
model = dict(
    type='EncoderDecoder',
    data_preprocessor=data_preprocessor,
    backbone=dict(
        type='RDT_FastViT',
        model_name='rdt_sa12_s',
        pretrained=False,
        checkpoint_path='/path/rdt_fastvit_sa12.pth.tar',
        num_classes=1000,
        in_chans=3,
        drop_rate=0.1,
        global_pool='avg',
        retina_size=512,
        patch_number=4,
        use_residual=True,
        use_retina_field=False
    ),
    neck=dict(
        type='FPN',
        in_channels=[64, 128, 256, 512],
        out_channels=256,
        num_outs=4
    ),
    decode_head=dict(
        type='FPNHead',
        in_channels=[256, 256, 256, 256],
        in_index=[0, 1, 2, 3],
        feature_strides=[4, 8, 16, 32],
        channels=128,
        dropout_ratio=0.1,
        num_classes=19,
        norm_cfg=norm_cfg,
        align_corners=False,
        loss_decode=dict(
            type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=1.0)
    ),
    train_cfg=dict(),
    test_cfg=dict(mode='whole')
)

添加后,再次运行会显示详细的出错位置,例如:

复制代码
ImportError: cannot import name 'PatchEmbedCifar' from 'timm.layers.patch_embed' (/root/anaconda3/envs/mmseg/lib/python3.9/site-packages/timm/layers/patch_embed.py)
相关推荐
子燕若水3 小时前
Unreal Engine 5中的AI知识
人工智能
极限实验室4 小时前
Coco AI 实战(一):Coco Server Linux 平台部署
人工智能
杨过过儿5 小时前
【学习笔记】4.1 什么是 LLM
人工智能
巴伦是只猫5 小时前
【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
人工智能·笔记·机器学习
伍哥的传说5 小时前
React 各颜色转换方法、颜色值换算工具HEX、RGB/RGBA、HSL/HSLA、HSV、CMYK
深度学习·神经网络·react.js
大千AI助手5 小时前
DTW模版匹配:弹性对齐的时间序列相似度度量算法
人工智能·算法·机器学习·数据挖掘·模版匹配·dtw模版匹配
AI生存日记5 小时前
百度文心大模型 4.5 系列全面开源 英特尔同步支持端侧部署
人工智能·百度·开源·open ai大模型
LCG元5 小时前
自动驾驶感知模块的多模态数据融合:时序同步与空间对齐的框架解析
人工智能·机器学习·自动驾驶
why技术5 小时前
Stack Overflow,轰然倒下!
前端·人工智能·后端