mirrors/mmclassification
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mirror of https://github.com/open-mmlab/mmclassification.git synced 2025-06-03 21:53:55 +08:00
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[Doc] Fix typo. (#1281)

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* [Fix] Fix imports in transforms. (#1255)

* fix import

* import from mmegine.utils

* 修复错别字

Co-authored-by: Xieyuan Zhang <25652281+Francis777@users.noreply.github.com>
This commit is contained in:
Mr.Li 2022-12-30 15:52:57 +08:00 committed by GitHub
parent 88e5ba28db
commit 4f5350f365
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
2 changed files with 3 additions and 4 deletions
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docs/zh_CN/user_guides/finetune.md
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@ -41,7 +41,7 @@ _base_ = [
## 修改模型 ## 修改模型
在进行模型微调是，我们通常希望在主干网络（backbone）加载预训练模型，再用我们的数据集训练一个新的分类头（head）。 在进行模型微调时，我们通常希望在主干网络（backbone）加载预训练模型，再用我们的数据集训练一个新的分类头（head）。
为了在主干网络加载预训练模型，我们需要修改主干网络的初始化设置，使用 为了在主干网络加载预训练模型，我们需要修改主干网络的初始化设置，使用
`Pretrained` 类型的初始化函数。另外，在初始化设置中，我们使用 `prefix='backbone'` `Pretrained` 类型的初始化函数。另外，在初始化设置中，我们使用 `prefix='backbone'`

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mmcls/datasets/transforms/auto_augment.py
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@ -7,10 +7,9 @@ from typing import List, Optional, Sequence, Tuple, Union
import mmcv import mmcv
import numpy as np import numpy as np
from mmcv import BaseTransform, RandomChoice from mmcv.transforms import BaseTransform, Compose, RandomChoice
from mmcv.transforms import Compose
from mmcv.transforms.utils import cache_randomness from mmcv.transforms.utils import cache_randomness
from mmengine import is_list_of, is_seq_of from mmengine.utils import is_list_of, is_seq_of
from mmcls.registry import TRANSFORMS from mmcls.registry import TRANSFORMS