可以设置MAX_ITER的数量。下面的代码将在每5000步保存训练模型。在第20500步之后,该算法将减小BASE_LR(0.001),直到最后一步。因为较高的LR值可能会导致错过全局最小值。BATCH_SIZE_PER_IMAGE在这里定义了RoI的集合。计算所有RoI提议需要大量计算资源。这就是为什么在这里,我把他设小了,并仅使用了256个建议区域。
MAX_ITER: 90000 #iteration 在启用detectron2训练代码时会用以下命令 python tools/train_net.py --num-gpus 2 --config-file configs/xxxxx.yaml SOLVER.IMS_PER_BATCH 2 SOLVER.BASE_LR 0.0025 其中随着gpus数量的更改,batch_size和lr也应该随之更改,不然显存带不动,那么实验结果会和原论文自然也会不一致,那...
self._hooks.extend(hooks) def train(self, start_iter: int, max_iter: int): with EventStorage(start_iter) as self.storage: try: self.before_train() for self.iter in range(start_iter, max_iter): self.before_step() self.run_step() self.after_step() # self.iter == max_iter can ...
() cfg.DATALOADER.NUM_WORKERS = 2 cfg.MODEL.WEIGHTS = "detectron2://COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x/137849600/model_final_f10217.pkl" # 使用预训练权重 cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH = 2 cfg.SOLVER.BASE_LR = 0.0025 cfg.SOLVER.MAX_ITER = 300 # 训练迭代次数 cfg.SOLVER.STEPS = (...
# MAX_ITER: 270000 CHECKPOINT_PERIOD: 1000 TEST: EVAL_PERIOD: 3000 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 如需修改配置,在该文件中修改就好了。 Train & Eval 控制训练和测试的命令行代码置于 shell 文件中更优雅和容易控制。
Detectron2中的迭代次数可以通过配置项`SOLVER.MAX_ITER`来设置。 4.批量大小 批量大小是指每次输入模型的样本数量,在训练过程中需要根据硬件设备的内存大小合理设置。Detectron2中的批量大小可以通过配置项`SOLVER.IMS_PER_BATCH`和`TEST.IMS_PER_BATCH`来设置。 四、推理相关参数 在模型训练完成后,需要将模型用于...
iteration (int)–当前迭代,范围为[0,max_iter-1]。 kwargs(Any)–要保存的额外数据,与Checkpointer.save()中的相同 。 save(name:str, **kwargs) 与相同的论点Checkpointer.save()。使用此方法可以在计划之外手动保存检查点。 参数: name(str):文件名。
("coco_my_val",)MODEL:RETINANET:NUM_CLASSES:8# 类别数+1, 因为有background# WEIGHTS: "../tools/output/model_final.pth"SOLVER:# IMS_PER_BATCH: 16# 初始学习率BASE_LR:0.00025# 迭代到指定次数,学习率进行衰减# STEPS: (210000, 250000)# MAX_ITER: 270000CHECKPOINT_PERIOD:1000TEST:EVAL_PERIOD...
cfg.SOLVER.MAX_ITER = 300 # 300 iterations seems good enough for this toy dataset; you will need to train longer for a practical dataset cfg.SOLVER.STEPS = [] # do not decay learning rate cfg.MODEL.ROI_HEADS.BATCH_SIZE_PER_IMAGE = 128 # The "RoIHead batch size". 128 is faster, ...
MAX_ITER:最大迭代次数; BASE_LR:基准学习率; IMS_PER_BATCH:批处理大小batch_size; CLIP_GRADIENTS:这个可以选一下,防止训练过程中梯度过大导致无法训练; 输入图片增强 控制一下MIN_SIZE_TRAIN(最小训练尺寸,一个列表,可以设置为多个值)和MAX_SIZE_TRAIN(最大训练尺寸) ...