frommmcvimportConfig# 从配置文件加载模型配置cfg=Config.fromfile('configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py')# 修改参数,例如修改学习率cfg.optimizer.lr=0.001# 将学习率设置为 0.001 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Config.fromfile用于从配置文件读取配置内容,之后可以修改配置属性(如lr)。 步...
将待训练模型model,优化器optimizer,日志管理器配置到runner中# runner此时已经包含了训练的大的框架:前向计算,反向传播,日志记录runner=EpochBasedRunner(model,optimizer=optimizer,work_dir='./work_dir',logger=logger,max_epochs=4)# learning rate scheduler config# 配置优化器中的训练学习率衰减策略lr_config=d...
base_batch_size 是优化器 lr 所基于的批量大小。 enable 是打开和关闭该功能的开关。 optim_wrapper– 计算模型参数的梯度。 如果指定,还应指定 train_dataloader。 如果需要自动混合精度或梯度累积训练。 optim_wrapper 的类型应该是 AmpOptimizerWrapper。 有关示例,请参见 build_optim_wrapper()。 默认为无。
def register_training_hooks(self,lr_config,optimizer_config=None, checkpoint_config=None,log_config=None,momentum_config=None): """ 各个hook的优先级如下 +---+---+ | Hooks | Priority | +===+===+ | LrUpdaterHook | VERY_HIGH (10) | +---+---+ | MomentumUpdaterHook | HIGH (30)...
然后再改一些超参：比如 lr、batch_size 、max_epochs、val_interval 等。val_interval 表示每训练多少...
optimizer = dict(type='Adam', lr=0.001, weight_decay=0.01)optimizer_config = dict(grad_clip=None)lr_config = dict(policy='CosineAnnealing', warmup=None, min_lr=1e-5)runner=dict(type='EpochBasedRunner', max_epochs=200) 5. 后记 ...
(cfg.data.train)ifcfg.checkpoint_configisnotNone:# save mmdet version, config file content and class names in checkpoints as meta data# 要注意的是,以前发布的模型是不存这个类别等信息的,# 用的默认COCO或者VOC参数,所以如果用以前训练好的模型检测时会提醒warning一下,无伤大雅cfg.checkpoint_config....
在config文件中把dataset_type改为mydata,然后把data_root改成你coco格式自定义数据集的根目录即可。 Focal Loss是何凯明在来retinenet中为了消除样本的类别不均衡,是在比赛中提分的利器。 在mmdet/models/anchor_heads/anchor_head.py的AnchorHead类中第44行use_focal_loss设置为True即可激活所有模型的 Focal Loss。
device = torch.device("cpu")# 定义模型model = MyModel()# 将模型转移到GPU上model.to(device)# 定义优化器optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)# 定义损失函数criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 训练模型forepochinrange(num_epochs):forbatch_idx, (data, target)inenumerate(...
optimizer=dict(type='Adam',lr=0.001,weight_decay=0.01)optimizer_config=dict(grad_clip=None)lr_config=dict(policy='CosineAnnealing',warmup=None,min_lr=1e-5)runner=dict(type='EpochBasedRunner',max_epochs=200) 4.5 总结 以上简要叙述了 PointNet (SSG) 在 ScanNet 数据集上的复现流程,最终相比原论...