ModelScope preprocessor这个该怎么改？

ModelScope 的预处理器的修改方式。在 ModelScope 中，您可以根据您的需求修改或自定义预处理器。首先，您需要了解您当前使用的预处理器是什么，然后根据需要进行修改。例如，如果您使用的是 image-instance-segmentation-preprocessor

确实包含了 ModelScope 预处理器的配置方式。是的，您可以根据这个示例来修改您的预处理器。具体来说，您可以在配置文件中指定预处理器的类型（例如：type="image-instance-segmentation-preprocessor"），并为训练和验证阶段分别定义预处理操作。
以 image-instance-segmentation-preprocessor 为例，您可以在配置文件中添加如下内容：

preprocessor = {
"type": "image-instance-segmentation-preprocessor",
"train": {
"resize": [256, 256],
"random_crop": [224, 224],
"random_flip": True,
"random_rotation": [0, 180],
"normalize": {"mean":[0.485, 0.456, 0.406], "std":[0.229, 0.224, 0.225]}
},
"val": {
"resize": [256, 256],
"center_crop": [224, 224],
"normalize": {"mean":[0.485, 0.456, 0.406], "std":[0.229, 0.224, 0.225]}
}

回答1：找个modelcard上的示例代码，在cfg_modify_fn函数中改，改完把cfg_modify_fn加入后面的kwargs中。您看一下这个图像分割模型卡片上configuration.json，里面有preprocessor的配置。
回答2：不好意思，是我看花眼了，在dataset中。cfg.dataset.classes=[..., ..., ...]
def cfg_modify_fn(cfg):

cfg.dataset.classes = ['Cat', 'Dog']

return cfg

kwargs = dict(
model=model_id,
data_collator=partial(collate, samples_per_gpu=samples_per_gpu),
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=val_dataset,
work_dir=WORKSPACE,
max_epochs=max_epochs,
cfg_modify_fn=cfg_modify_fn)，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”