lr=0.02 for 8 GPUs and 2 img/gpu (batch size = 8*2 = 16), DEFAULT lr=0.08 for 16 GPUs * 4 imgs/gpu 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 _base_ = [ '../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py', '../_base_/datasets
在config_base_ 文件夹下有 4 个基本组件类型,分别是:数据集(dataset),模型(model),训练策略(schedule)和运行时的默认设置(default runtime)。 命名风格 {model}_[model setting]_{backbone}_{neck}_[norm setting]_[misc]_[gpu x batch_per_gpu]_{schedule}_{dataset} 1. {xxx} 是被要求的文件 [yyy...
wh_target[batch_id, 1, cty_int, ctx_int] = scale_box_h ##12.获取offset 的GT真值 offset_target[batch_id, 0, cty_int, ctx_int] = ctx - ctx_int offset_target[batch_id, 1, cty_int, ctx_int] = cty - cty_int #13.对于有目标的featuremap mask值设置为1 wh_offset_target_weight[...
# - `base_batch_size` = (8 GPUs) x (2 samples per GPU). auto_scale_lr = dict(enable=False, base_batch_size=16) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 一般不需要更改太多的内容,可以时代的...
6. 修改 定义训练、数据、路径文件../_base_/datasets/coco_detection.py,在该文件中修改data路径,名称,batchsize等。 注意:mmdetection中batchsize没有显试定义,这里的batchsize通过公式batchsize=GPUs*samples_per_gpu得到。比如本人gpu数量为1,samples_per_gpu设为2,那么bachsize等于1*2=2。
·batch size: 32*8, 8卡,每张卡 32 bs ·优化器: SGD 且 Momentum 为 0.9 ·学习率:初始学习率为 0.1, 每 30 个epoch 学习速率衰减为原来的 0.1 ·Epoch 总数:90 ·权重正则:weight decay 为 1e-4 ·训练数据增强 - 随机缩放裁剪(RandomResizedCrop) ...
_base_ = [ 'D:/Program Files/OpenSourceLib/mmdetection/configs/retinanet/retinanet_r50_fpn_1x_coco.py' ] model = dict( backbone=dict( init_cfg=None) # 不再直接从官网下载预训练模型,使用我自己下载好的预训练模型 ) data = dict( samples_per_gpu=2, # batch_size=2 workers_per_gpu=1, ...
通过查看和继承相关父配置文件，对模型进行逐级修改，最终在../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py文件中修改num_classes为自定义数据集的类别数。同时，对定义训练、数据、路径等配置文件进行相应修改，确保训练过程与自定义数据集兼容。特别注意batchsize的计算方式，根据GPU数量和samples_per_gpu设定...
由于不断的继承,我们最终会发现,对于RPNHead来说,其训练函数入口forward_train最后是在其父类的父类BaseDenseHead中,其实现是在 mmdet/models/dense_heads/base_dense_head.py/BaseDenseHead 中,如下所示: class BaseDenseHead(BaseModule, metaclass=ABCMeta):...def forward_train(self,x,img_metas,gt_bbox...
好久没⽤mmdetection了，今天⽤visdrone数据集训练⼀个cascade-rcnn-r101模型，损失总是会出现nan，先考率学习率是否太⾼的问题，学习率分别设为0.02*batchsize/16，0.000001，0，仍然出现损失为nan。所以怀疑是数据问题，可能存在⽆效的⽬标框（⽬标框的左下⾓坐标<=右上⾓坐标），具体判别代码：i...