代码结构概览
核心部分
- configs：储存各种网络的yaml配置文件
- datasets：存放数据集的地方
- detectron2：运行代码的核心组件
- tools：提供了运行代码的入口以及一切可视化的代码文件。
Tutorial部分
- demo：显而易见就是demo
- docs: 同样显而易见。。
- tests：提供了一些测试代码
- projects：提供了真实的项目代码示例，之后自己的代码结构可参照这个结构写。
代码逻辑分析
超参数配置
进入tools/train_net.py的main函数，第一行cfg = setup(args)是配置参数。Detectron2中的参数配置使用了yacs这个库，这个库能够很好地重用和拼接超参数文件配置。
我们先看一下detrctron2/config/的文件结构：
compat.py: 应该是对之前的Detectron库的兼容吧，可忽略。config.py: 定义了一个CfgNode类，这个类继承自fvcore库(fb写的一个共公共库，提供一些共享的函数，方便各种不同项目使用)中定义的CfgNode,总之就是不断继承。。。继承关系是这样的：
detrctron2.config.CfgNode->fcvore.common.config.CfgNode->yacs.config.CfgNode->dict
另外该文件还提供了get_cfg()方法，该方法会返回一个含有默认配置的CfgNode,而这些默认的配置值在下面的default.py中定义了，之所以这样做是因为要配置的默认值太多了，所以为了文档清晰才写到了一个新的文件中去，不过，yacs库的作者也建议这样做。default.py: 如上面所说，该文件定义了各种参数的默认值。
了解配置函数的方法后我们再回到tools/train_net.py，我们一行一行的来理解。
tools/train_net.py
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.engine import DefaultTrainer, default_argument_parser, default_setup, hooks, launch
...
def setup(args):
"""
Create configs and perform basic setups.
"""
cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file(args.config_file)
cfg.merge_from_list(args.opts)
cfg.freeze()
default_setup(cfg, args)
return cfg
- cfg = get_cfg()： 获取已经配置好默认参数的cfg
- cfg.merge_from_file(args.config_file)：config_file是指定的yaml配置文件，通过
merge_from_file这个函数会将yaml文件中指定的超参数对默认值进行覆盖。 - cfg.merge_from_list(args.opts)：
merge_from_list作用同上面的类似，只不过是通过命令行的方式覆盖。
例如
opts = ["SYSTEM.NUM_GPUS", 8, "TRAIN.SCALES", "(1, 2, 3, 4)"]
cfg.merge_from_list(opts)
print("cfg
",cfg)
那么最后会有
cfg
... (一些默认值超参数)
SYSTEM:
NUM_GPUS: 8
TRAIN:
SCALES: (1,2,3,4)
- cfg.freeze(): freeze函数的作用是将超参数值冻结，避免被程序不小心修改。
- default_setup(cfg, args)：
default_setup是detectron2/engine/default.py中提供的一个默认配置函数，具体是怎么配置的这里不详细说明了。不过需要知道的值这个文件中还提供了很多其他的配置函数，例如还提供了两个类：DefaultPredictor和DefaultTrainer。
Trainer
既然上面提到了DefaultTrainer，那么我们就从这个类入手了解一下detectron2.engine,其代码结构如下：
-
train_loop.py: 这个函数主要作用是提供了三个重要的类：HookBase: 这是一个Hook的基类，用于指定在训练前后或者每一个step前后需要做什么事情，所以根据特定的需求需要对如下四种方法做不同的定义：before_train,after_train,before_step,after_step。以before_step。TrainerBase: 该类中定义的函数可以归纳成三种：register_hooks:这个很好理解，就是将用户定义的一些hooks进行注册，说大白话就是把若干个Hook放在一个list里面去。之后只需要遍历这个list依次执行就可以了。- 第二类其实就是上面提到的遍历hook list并执行hook，不过这个遍历有四种，分别是
before_train,after_train,before_step,after_step。还有一个就是run_step,这个函数其实就是平常我们在编写训练过程的代码，例如读数据，训练模型，获取损失值，求导数，反向梯度更新等,只不过在这个类里面没有定义。 - 第三类就是
train函数，它有两个参数，分别是开始的迭代数和最大的迭代数。之后就是重复依次执行第二类中的函数指定迭代次数。
SimpleTrainer:其实就是继承自TrainerBase,然后定义了run_step等方法。我们后面也可以继承这个类做进一步的自定义。
-
defaults.py: 上面已介绍，提供了两个类：DefaultPredictor和DefaultTrainer，这个DefaultTrainer就继承自SimpleTrainer,所以存在如下继承关系：
detectron2.engine.default.DefaultTrainer->detectron2.engine.train_loop.SimpleTrainer->detectron2.engine.train_loop.TrainerBase -
hooks.py:定义了很多继承自train_loop.HookBase的Hook。 -
launch.py: 前面提到过，可以理解成代码启动器，可以根据命令决定是否采用分布式训练（或者单机多卡）或者单机单卡训练。
好了，我们继续回到tools/train_net.py的main函数,代码如下所示。
def main(args):
cfg = setup(args)
if args.eval_only:
...
trainer = Trainer(cfg)
trainer.resume_or_load(resume=args.resume)
if cfg.TEST.AUG.ENABLED:
trainer.register_hooks(
[hooks.EvalHook(0, lambda: trainer.test_with_TTA(cfg, trainer.model))]
)
return trainer.train()
可以看到下面定义了一个Trainer,它继承自detectron2.engine.default.DefaultTrainer，这个父类会自动解析cfg。之后只需要调用trainer.train()就可以开始训练了。
小结
至此我们对detectron2的逻辑有了大致的了解了，那么接下来我们来了解一下detectron2.engine.default.DefaultTrainer是如何解析cfg的，这部分内容请参见Detectron2代码阅读笔记-(二)。