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。 保存配置文件并重新启动训练:...
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...
train_num_workers = 4 # 验证集 batch size 为 1 val_batch_size_per_gpu = 1 val_num_workers = 2 # RTMDet 训练过程分成 2 个 stage,第二个 stage 会切换数据增强 pipeline num_epochs_stage2 = 5 # batch 改变了,学习率也要跟着改变, 0.004 是 8卡x32 的学习率 base_lr = 12 * 0.004 / ...
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...
'--batch-size', type=int, default=1, help='Inference batch size.') parser.add_argument( '--show', action='store_true', help='Display the image in a popup window.') parser.add_argument( '--no-save-vis', action='store_true', ...
samples_per_gpu=BATCH_SIZE, workers_per_gpu=0, dist=False, shuffle=False)#build the model and load checkpointcfg.model.train_cfg =None _test_cfg= cfg.get('test_cfg')if_test_cfgisNone: _test_cfg= cfg.model.get('test_cfg')assert_test_cfgisnotNone ...
_base_=['./minkunet34_w32_torchsparse_8xb2-laser-polar-mix-3x_semantickitti.py']model=dict(data_preprocessor=dict(batch_first=True),# 注意不同稀疏卷积后端的batch_size所在维度 backbone=dict(sparseconv_backend='spconv')) 我们还提供了它们的简易接口和基本模块,在这基础上,我们比较了各个稀疏卷积...
·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) ...
classMyModel(LabelStudioMLBase):def__init__(self, **kwargs):passdefpredict(self, tasks, **kwargs):passdeffit(self, completions, batch_size=32, num_epochs=5, **kwargs):passdefgen_train_data(self, project_id):pass 完成其中的__init__方法,以实现模型初始化功能(必须): ...