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...
self.register_lr_hook(lr_config) # 就不展开了,总之就build_from_cfg,再根据优先级插入到self._hooks self.register_momentum_hook(momentum_config) self.register_optimizer_hook(optimizer_config) self.register_checkpoint_hook(checkpoint_config) self.register_hook(IterTimerHook()) self.register_logger_hoo...
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。
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 ...
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。
cfg = Config.fromfile(args.config)# set cudnn_benchmark# 在图片输入尺度固定时开启,可以加速.一般都是关的,只有在固定尺度的网络如SSD512中才开启ifcfg.get('cudnn_benchmark',False): torch.backends.cudnn.benchmark =True# update configs according to CLI argsifargs.work_dirisnotNone:# 创建工作目...
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(...
Hi, I follow the tutorial https://mmdetection.readthedocs.io/en/v2.1.0/tutorials/new_dataset.html to run Mask-rcnn, and I use ISAID dataset which format is coco format, and I got the error, how can i fix it? this is my custom config edit...
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...