samples_per_gpu=2, # 单个 GPU 的 Batch size workers_per_gpu=2, # 单个 GPU 分配的数据加载线程数 train=dict( # 训练数据集配置 type='CocoDataset', # 数据集的类别, 更多细节请参考 https:///open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/data
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。 7. 修改 定义学习策略文件../_base_/schedules/schedules_1x.py 8. 修改 定义日志信息文件../_base_/default_runtime.py,修改模型保存...
# 每个GPU的batch_size,注意不能让其超过显存 samples_per_gpu=2, # 每个GPU的workers workers_per_gpu=2, train=dict(...),, val=dict(...), test=dict(...) # 每隔interval个epoch会进行一次evaluation,指标为bbox evaluation = dict(interval=1, metric='bbox') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
# 使用了几块gpu --gpus后面就写几 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py configs/ballon/mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly_1x_balloon.py --gpus 1 参考:MMDetection2(四):训练自己的数据集_秋名山翻车的的博客-CSDN博客_samples_per_gpu 学习率的调整:编辑...
所以对于单卡训练场景,len(batch)=samples_per_gpu,这里的for循环没有意义,可以删掉。但是需要注意的是在batch 测试模式下,最后一个batch可能不会相等,但是不影响测试。 3.7 MMDataParallel 这个类是继承至DataParallel,本来应该也是支持多卡训练的,但是由于mmdetection里面强制将多卡训练设置为分布式,故这个类只能用于单卡...
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...
data.samples_per_gpu = batch_size # Batch size of a single GPU used in testing cfg.data.workers_per_gpu = num_worker # Worker to pre-fetch data for each single GPU # The config to build the evaluation hook, refer to https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/core/...
(samples_per_gpu):aug_img_meta = []for j in range(len(img_metas)):aug_img_meta.append(img_metas[j][i])aug_img_metas.append(aug_img_meta)# after merging, proposals will be rescaled to the original image sizemerged_proposals = [merge_aug_proposals(proposals, aug_img_meta, self....
计算公式:批大小(gup-num * samples_per_gpu) / 16 * 0.02 (5)修改测试的标签类别文件 (6)修改voc.py文件 重要: 修改完 class_names.py 和 voc.py 之后一定要重新编译代码,否则验证输出仍然为VOC的类别,且训练过程中指标异常 loss_rpn_cls: 0.00, loss_rpn_bbox: 0.0000, loss_cls: 0.000, acc: 10...
特别注意batchsize的计算方式，根据GPU数量和samples_per_gpu设定计算得到。训练阶段，使用指定命令进行模型训练。在训练过程中，mmdetection会自动创建work_dirs文件夹保存模型和日志。训练完成后的输出包括多个epoch_x.pth模型，最新且最终的模型为latest.pth，以及两个日志文件，记录训练过程中的详细信息，便于...