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...
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...
dict(type='Pad', size_divisor=32), dict(type='ImageToTensor', keys=['img']), dict(type='Collect', keys=['img']) ]) ], samples_per_gpu=2 # 单个 GPU 测试时的 Batch size )) evaluation = dict( # evaluation hook 的配置,更多细节请参考 https:///open-mmlab/mmdetection/blob/master/...
mmdetection Faster RCNN修改batch size 论文地址:Fast R-CNN 代码地址:rbgirshick/fast-rcnn Fast R-CNN是在 R-CNN的基础上进行的改进,大致框架是一致的。总体而言,Fast R-CNN相对于R-CNN而言,主要提出了三个改进策略: 1. 提出了RoIPooling,避免了对提取的region proposals进行缩放到224x224,然后经过pre-...
·batch size: 512x4=2048, 4卡,每张卡 512 bs ·优化器: LAMB ·学习率:初始学习率为 5x10^-3, 学习率调度策略采用 consine ·Epoch 总数:600 ·权重正则:weight decay 为 0.01 ·Wramup:总共 5 epoch ·训练数据增强 - 随机缩放裁剪(RandomResizedCrop) ...
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...
###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: ...
batch_size = x.size(0) # batch 中每张图的 batch_input_shape 都是一样的 input_img_h, input_img_w = img_metas[0]['batch_input_shape'] # 先将 mask 设置为全 1 masks = x.new_ones((batch_size, input_img_h, input_img_w)) # 对每一张图来说,在原来图片有像素的地方把 mask 置...
设置batch_size: data = dict(samples_per_gpu=16, # 每个gpu分配16张图像workers_per_gpu=2, # 分配两个gputrain=dict(type='RepeatDataset',times=3, # 重复训练3次...)) 设置完成后,直接就可以进行python tools/train.py ,进行训练。可以自行进行相关的配置,比如--gpu-id等等。