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...
dict(type='ImageToTensor', keys=['img']), dict(type='Collect', keys=['img']), ]) ] 下面是train/val/test用到的不同数据和配置参数 data = dict( # 这部分的参数对GPU显存消耗非常重要,稍不注意就会导致显存不够 samples_per_gpu=2, # 每个GPU的batch_size,注意不能让其超过显存 workers_per_...
# base_batch_size = (8 GPUs) x (2 samples per GPU) auto_scale_lr = dict(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. 配置文件基本结构 model = dict( ...
·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) ...
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...
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 0 # 因此 mask ...
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...
每个部分都有相应的参数需要设置。 理解参数含义:对于每一个参数,都需要了解其含义和作用。例如,学习率(learning_rate)决定了模型训练的速度,批次大小(batch_size)则影响了每次训练的数据量。 根据需求调整参数:在实际应用中,我们需要根据具体的任务需求来调整参数。例如,对于复杂的数据集,可能需要增加模型深度或调整...