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) 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...
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,...
'mmdet.core.hook.yolox_lrupdater_hook', 'mmdet.core.hook.yolox_mode_switch_hook', 'mmdet.core.hook', 'mmdet.core.post_processing.bbox_nms', 'mmdet.core.post_processing.matrix_nms', 'mmdet.core.post_processing.merge_augs', 'mmdet.core.post_processing', 'mmdet.core', 'mmdet3d.core....
type='AdamW', lr=0.001, betas=(0.95, 0.99), weight_decay=0.01), clip_grad=dict(max_norm=35, norm_type=2)) param_scheduler = [ dict( type='CosineAnnealingLR', T_max=32.0, eta_min=0.01, begin=0, end=32.0, by_epoch=True, ...
optimizer=dict(type='AdamW',lr=lr,weight_decay=0.0),clip_grad=dict(max_norm=35,norm_type=2...
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...
具体步骤如下：1.准备数据集 将数据集按照标准目录结构组织：├── data│ ├── annotations│ ...
然后再改一些超参:比如 lr、batch_size 、max_epochs、val_interval 等。val_interval 表示每训练多少个 epoch 验证一次结果。 mmdet3d 官方在训练的时候会每过几个 epoch 进行一次 val 验证,但是验证需要编写 Metric 类,这部分笔者还没仔细研究,因此笔者训练的时候不进行验证,把一切关于 val 的内容注释,否则会报...