根据实际需求,修改配置文件中的batch size值: 要调整batch size,只需修改images_per_gpu的值。如果你有多张GPU,并且希望跨GPU分配更大的batch size,可以相应地增加这个值。 注意,增加images_per_gpu可能会导致更高的内存和显存占用,因此确保你的硬件资源足够支持所设置的batch size。 保存
batch_size = 每块GPU上sample的个数乘以GPU的个数 修改GPU个数: # configs/ballon/ballon/mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly_1x_balloon.py是上面创建的配置文件路径,按照你自己项目实际的创建的配置文件路径来 # 如果你要用的GPU id是0,1,2的话就设置CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 我这里只使用0号...
值得注意的是,本应把region proposal的矩形框(window)均匀分成2x2的网格,但是feture map的坐标值均为整数值,不可避免存在一个就近取整的量化,导致有时无法实现均匀分割,(这个问题在Mask R-CNN中提出的RoIAlign层专门解决这个问题)。在Fast R-CNN论文中,在采用VGG16的时候,Conv5_x的输入feature map的spatial size...
训练速度慢:可以尝试使用更大的batch_size、使用更快的显卡或者优化你的代码。 模型不收敛:检查你的学习率、损失函数等超参数设置是否合理,或者尝试使用不同的模型结构。 六、总结 使用MMDetection训练自定义数据集是一个相对简单的过程,只需要准备好数据集、修改配置文件并运行训练命令即可。在实际应用中,你可能需要根...
这是针对每张显卡设置Batchsize。调整到合适的大小就可以训练了。 修改epoch,在configs/ssd/ssd300_coco.py中添加 runner = dict(type='EpochBasedRunner', max_epochs=500) image-20220508114039780 修改数据集的类别 mmdet/core/evaluation/classnames.py找到def coco_classes():将COCO类别替换为自己数据的类别。本...
解决思路1:调低batch_size 调低batch_size到1的时候并不能解决这个问题,只会在训练的时候,显存占用稍微低一些。 结果: 还是解决不了问题 做训练的时候会发现一个问题,随着训练过程的进行,训练占用的显存越来越多。 分析: 因此想,会不会在昨晚训练之后清空一下cuda的缓存,做eval就不会超出显存OOM了?下一个解决该...
在mmdetection根目录下,也就是 mmdetection/ 目录用命令行运行,可以等程序运行起来后,看显存占用,然后调节batch_size。单GPU训练模板python tools/train.py ${配置文件} --gpu-ids ${gpu id} 样例:我想利用第二张显卡训练,就将 –gpu-ids 设置为1python tools/train.py work_dirs/dataset1/cascade_rcnn_r50...
接着修改pascal_voc12.py里的data_root为自建数据集路径. mmseg里没有显示设置batch_size,可以修改samples_per_gpu; 自己的任务可能类别与VOC类别不一样,需要对class进行修改,选了deeplabv3plus_r50-d8.py作为backbone。对其num_class进行修改 训练: python tools/train.py configs/deeplabv3plus/deeplabv3plus_r50...
- 方法一:在训练命令中直接修改`workers`参数的值,例如改为2或4或6。 - 方法二:修改`batch_size`参数的值,例如改为8或16。 如果以上方法无法解决问题,可以检查容器的配置文件`hostconfig.json`,确认`ShmSize`参数的值是否正确。也可以尝试重启容器,并在重启时使用`--shm-size 8g`参数来指定挂载内存的大小。