train_one_epoch 上述代码是紧跟在梯度更新之后,也就是模型权重更新之后。每隔32个steps,更新model_ema的参数,即影子权重的参数。并且注意,如果epoch还处于预热阶段,是不进行平均的,仅仅作拷贝。前面提到了,n_average用来控制是拷贝还是平均。 其他 以上就是pytorch使用ema的主要代码了。其他还有一些代码,比如下面的代码...
register() # 训练过程中,更新完参数后,同步update shadow weights def train(): optimizer.step() ema.update() # eval前,apply shadow weights;eval之后,恢复原来模型的参数 def evaluate(): ema.apply_shadow() # evaluate ema.restore() 训练阶段: 在模型训练阶段,model_ema作为参数传给了train_one_epoch...
model.train(was_training) 这里同样参考官方的示例代码,给出滑动平均的实现。ExponentialMovingAverage继承了AveragedModel,并且复写了init方法,其实更直接的方法是将ema_avg函数作为参数传递给AveragedModel,这里可能是为了可读性,避免出现一个孤零零的ema_avg函数。 classExponentialMovingAverage(torch.optim.swa_utils.Avera...
model_param = ( itertools.chain(model.parameters(), model.buffers()) if self.use_buffers else model.parameters() ) for p_swa, p_model in zip(self_param, model_param): device = p_swa.device p_model_ = p_model.detach().to(device) if self.n_averaged == 0: p_swa.detach().copy...
5096 -- 3:10 App 深度学习基础 | 网络模式 | model.train()、 model.eval() 2763 -- 6:29 App 深度学习基础 | torchvision.models 模块 | 加载网络与预训练参数 4525 -- 10:38 App 深度学习基础 | 网络操作 - 模块/层的增删改 | 迁移学习必备技能 6181 53 14:00 App torchvision.models.resnet...
results = model.train(data='ultralytics/cfg/datasets/coco8.yaml', epochs=1,imgsz=640,optimizer="SGD") 训练输出: 五、总结 以上就是EMA的原理及使用方式,但具体EMA注意力机制的具体位置放哪里,效果更好。需要根据不同的数据集做相应的实验验证。希望本文能够帮助你入门YOLO中注意力机制的使用。
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self.backup = {}# 初始化ema = EMA(model,0.999) ema.register()# 训练过程中,更新完参数后,同步update shadow weightsdeftrain(): optimizer.step() ema.update()# eval前,apply shadow weights;eval之后,恢复原来模型的参数defevaluate(): ema.apply_shadow()# evaluateema.restore() ...
框架图提供见链接:Brief summary of YOLOv8 model structure · Issue #189 · ultralytics/ultralytics · GitHub 2.安全帽数据集介绍 数据集大小3241张,train:val:test 随机分配为7:2:1,类别:hat 3.EMA介绍 论文:https://arxiv.org/abs/2305.13563v1 录用:ICASSP2023 通过通道降维来建模跨通道关系可能...
在ultralytics/nn/tasks.py中的parse_model函数中,添加对EMA注意力机制的解析。 python elif m in ['EMA_attention']: c1, c2 = ch[f], args[0] m = EMA_attention(c2) 5. 测试和验证修改后的YOLOv8模型性能 在添加EMA注意力机制后,你需要重新训练YOLOv8模型,并使用验证集来评估其性能。如果模型性能...