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...
optimizer_config) else: optimizer_config = cfg.optimizer_config #给runner注册hooks,说白了就是创建一堆hook对象实例, # 从传进去的参数可以看出,创建了学习率更新hook,优化器hook,检查点hook,日志hook,还有动量hook; # 我们分别讲解一下各个hook是负责干什么的: # lr hook:学习率更新hook,它主要在训练过程...
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...
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,...
optimizer_config = dict( # optimizer hook 的配置文件,执行细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/optimizer.py#L8。 grad_clip=None) # 大多数方法不使用梯度限制(grad_clip)。 lr_config = dict( # 学习率调整配置,用于注册 LrUpdater hook。
(通过查看代码,train_step是定义在mmdet的BaseDetector类的,mmdet3d用BaseDetector3D继承它,然后各类模型又继承我mmdet3d中的这个基类。另外,train_step其实是只执行forward,得到loss,在里面其实是执行了这样一行:losses = self(**data),而不执行optimizer的bp和update) ...
optimizer.step() 在上述代码中,我们首先检查GPU是否可用,然后将模型和数据转移到GPU上。我们还定义了优化器和损失函数,并使用GPU进行训练。注意,我们在每个迭代周期中都需要将数据转移到GPU上,并在优化器的step()方法中更新参数。 最后,当你完成训练后,记得将模型转移到CPU上进行推断或保存模型。你可以使用以下代码...
/home/group5/lzj/mmdetection/mmdet/datasets/utils.py:70: UserWarning: "ImageToTensor" pipeline is replaced by "DefaultFormatBundle" for batch inference. It is recommended to manually replace it in the test data pipeline in your config file. ...
As you are using a custom dataset in the coco format make sure that you mention about the classes in the config files. This might be one of the reasons ... dataset settings dataset_type = 'CocoDataset' classes = ('a', 'b', 'c', 'd', 'e') ...
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 can be used simultaneouslylog_config=dict(interval=...