mmcv没有采用pytorch提供的Lrscheduler,而是自己实现了steplr,CosineAnnealingLr等学习率更新策略,并且支持warmup策略。相比于pytorch的Lrscheduler类来说,LrUpdaterHook没有自己的参数,仅凭init_lr和iter、epoch,即可确定当下的lr。这样的好处就是不用load state dict了。当然自己实现学习率更新策略,也方便拓展。 废话少...
可以先运行一遍官方的 3dssd 的config，然后在 work_dirs 找到其完整的配置文件，复制到创建的配置文件。
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 本文简要介绍了点云语义分割这一任务和MMDet3D 的支持算法,...
type='LinearLR', start_factor=0.001, by_epoch=False, begin=0, end=1000), dict( type='MultiStepLR', begin=0, end=max_epochs, by_epoch=True, milestones=[18, 24], # the real step is [185, 245] gamma=0.1) ] train_cfg = dict(max_epochs=max_epochs) # the real epoch is 28*5...
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...
(policy='step',step=[2,3])# configuration of optimizer# 配置优化器中是否使用梯度剪裁grad_clipoptimizer_config=dict(grad_clip=None)# configuration of saving checkpoints periodically# 配置间隔interval个epoch保存一次训练参数checkpoint_config=dict(interval=1)# save log periodically and multiple hooks ...
又一个大爆炸?MetaAI开源新的自监督预训练模型—DINOv2,无需fine-tuning,刷榜多个下游任务 下一篇 » ConvNeXt V2:适应Self-Supervised Learning,让CNN 再 “再一次强大”? 引用和评论 注册登录 获取验证码 新手机号将自动注册 登录 微信登录免密码登录密码登录 ...
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 本文简要介绍了点云语义分割这一任务和MMDet3D 的支持算法,欢迎大家使用 MMDet...
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...
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。