lzJune

数据集处理

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您好，我在看您的代码的train.py中有以下这段 ` dir_img = './data/data_{}/train/tam/'.format(dataset) dir_mask = './data/data_{}/train/mask/'.format(dataset) dir_logs = './result/logs/{}/{}/'.format(dataset, model)` 但是我在下载CASIA数据集后没发现有tam、mask之类的子目录，请问是您自己构建的吗，我如果想要重新训练您的代码，该如何对我的数据集进行操作呢，CASIA2.0数据集如下图，请指教~  

### Branch master branch https://mmrotate.readthedocs.io/en/latest/ ### 📚 The doc issue 在看源码时，我有一个问题，比如AnchorGenerator类，给了配置和参数，我理解是对AnchorGenerator类进行实例化，也就是执行了__init__函数，那类里面还有一些其他的函数，从这个config中如何看出何时该执行哪一种具体函数呢？ ` anchor_generator=dict( type='AnchorGenerator', scales=[8], ratios=[0.5, 1.0, 2.0], strides=[4, 8, 16, 32, 64])` ### Suggest a potential alternative/fix _No response_

关于旋转目标检测

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您好作者，如果我想用您给的预训练模型训练我自己的数据集的话，有两个问题想要请教您 1.因为我的数据集是细粒度类别的目标检测，所以想用您FAIR1M训练的config进行训练，是不是用 `pretrained ='/work/share/achk2o1zg1/diwang22/work_dir/multitask_pretrain/pretrain/avg/with_background/vit_b_rvsa_224_mae_samrs_mtp_three/last_vit_b_rvsa_ss_is_rd_pretrn_model_encoder.pth'` 把这个预训练模型下载下来然后训练就可以了？ 2.看您论文里没提多尺度训练的事，需要进行多尺度的切割吗比如[0.5,1.0,1.5]，还是就单尺度切割就可以了呢？ 希望您能回复，谢谢！