optimizer = dict(type='SGD', lr=0.02, momentum=0.9, weight_decay=0.0001) # 优化参数,lr为学习率,momentum为动量因子,weight_decay为权重衰减因子optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2)) # 梯度均衡参数 # learning policy lr_config = dict( policy='step', # 优化策略...
# optimizer类型,lr,momentum是SGD的一种加速超参,weight_decay是权重惩罚参数 optimizer = dict(type='SGD', lr=0.02, momentum=0.9, weight_decay=0.0001)optimizer_config = dict(grad_clip=None) # 是一种防止梯度爆炸的策略 # lr 参数 lr_config = dict( policy='step', # lr decay的方式,其余的还有...
lr_config = dict( # 学习率调整配置,用于注册 LrUpdater hook。 policy='step', # 调度流程(scheduler)的策略,也支持 CosineAnnealing, Cyclic, 等。请从 https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/lr_updater.py#L9 参考 LrUpdater 的细节。 warmup='linear', # 预热(warmup)...
config是MMXXXX系列中的重点,可以用一个config文件跑所有的程序。这样处理的原因是参数过多。不只是因为模型参数多,选取的优化器,lr的各种变化,数据如何处理…等一堆参数。每次修改的时候,都不可能跑到源码中修改,那么一个config文件把这些所有的参数都写到一个文件中,然后程序一键构建。 config中的aaa.py文件常常索...
lr_config = dict(policy='step',warmup='linear',warmup_iters=500,warmup_ratio=0.001,step=[8, 11]) # 表示初始学习率在第8和11个epoch衰减10倍 还有其他的配置方案: Poly schedule lr_config = dict(policy='poly', power=0.9, min_lr=1e-4, by_epoch=False) ...
lr_config字典中则定义了学习率调整策略,包括学习率调整方式(policy)、预热方式(warmup)、预热迭代次数(warmup_iters)、预热比例(warmup_ratio)以及学习率调整步长(step)等。通过调整这些参数,可以灵活地控制学习率的变化。 需要注意的是,在MMDetection中,学习率的设置应该根据具体的模型、数据集和硬件资源进行调整。
Prepare a config 准备一个config Train, test, and inference models on the standard dataset. 训练、测试、预测模型在标准数据集上 Prepare the standard dataset 准备标准数据集 In this note, as we use the standard cityscapes dataset as an example. ...
CONFIG_FILE代表的是模型配置文件的路径。 可选的参数: --validate:代表在训练的过程中插入验证,默认每一个epoch后验证一次(但是单GP不支持这个参数)。 --work_dir:会覆盖在配置文件中指定的work_dir路径。work_dir主要用于保存模型的训练结果(包括权值文件、训练日志等)。
根据线性缩放规则(https://arxiv.org/abs/1706.02677),如果你使用不同的GPU或每个GPU的图像,则需要按批大小设置成比例的学习率,例如,对于4个GPU,lr = 0.01 * 2 img / gpu；对于16个GPU,lr = 0.08 * 4 img / gpu。使用单个GPU训练 python tools / train.py $ {CONFIG_FILE}如果要在命令中指定...
mim download mmdet--config rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco--dest.#下载将需要几秒钟或更长时间,这取决于你的网络环境。完成后,你会在当前文件夹中发现两个文件 rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco.py 和 rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.pth。