warmup_iters=500, warmup_ratio=1.0 / 3, step=[8, 11]) 在上面的代码中,lr=0.02指定了初始学习率为0.02。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...
policy='step', # 优化策略 warmup='linear', # 初始的学习率增加的策略,linear为线性增加 warmup_iters=500, # 在初始的500次迭代中学习率逐渐增加 warmup_ratio=1.0 / 3, # 起始的学习率 step=[8, 11]) # 在第8和11个epoch时降低学习率 checkpoint_config = dict(interval=1) # 每1个epoch存储...
lr_config = dict(policy='CosineAnnealing',warmup='linear',warmup_iters=1000,warmup_ratio=1.0 / 10,min_lr_ratio=1e-5) 使用动量调度加速模型收敛 支持动量调度器根据学习率修改模型的动量,这可以使模型以更快的方式收敛。Momentum 调度器通常与 LR 调度器一起使用 lr_config = dict(policy='cyclic',...
warmup='linear', # warmup的策略, 还支持 `exp` 和 `constant`. warmup_iters=500, # warmup的迭代次数 warmup_ratio= 0.001, # 用于warmup的起始学习比率 step=[8, 11]) # 学习率进行衰减的step位置 total_epochs = 12 # model训练的总epoch数checkpoint_config = dict( # 设置checkpoint hook, ...
warmup_iters=500, # 在初始的500次迭代中学习率逐渐增加 warmup_ratio=1.0 / 3, # 起始的学习率 step=[8, 11]) # 在第8和11个epoch时降低学习率 checkpoint_config = dict(interval=1) # 每1个epoch存储一次模型 # yapf:disable log_config = dict( ...
warmup_iters=500, # 预热的迭代次数 warmup_ratio= 0.001, # 用于热身的起始学习率的比率 step=[8, 11]) # 衰减学习率的起止回合数 runner = dict( type='EpochBasedRunner', # 将使用的 runner 的类别 (例如 IterBasedRunner 或 EpochBasedRunner)。
重点部分代码: albu_train_transforms = [ # dict( # type='HorizontalFlip', # p=0.5), # dict( # type='VerticalFlip', # p=0.5), dict( type='ShiftScaleRotate', shift_limit=0.0625, scale_limit=0.0, rotate_limit=180, interpolation=1, ...
warmup_iters=500, # The number of iterations for warmup warmup_ratio=0.001, # The ratio of the starting learning rate used for warmup min_lr=1e-07) # config to register logger hook cfg.log_config.interval = log_interval # Interval to print the log # Config to set the checkpoint ho...
momentum=0.5, warm_up=0, resume_from=f'{work_dir}/epoch_1.pth') runner = _build_demo_runner() runner.model = demo_model # 设置了HIGHREST的优先级 runner.register_hook(resume_ema_hook, priority='HIGHEST') checkpointhook = CheckpointHook(in...
warmup_iters=500, warmup_ratio=0.001, step=[8]) total_epochs = 10 # We can use the COCO pretrained Cascade Mask R-CNN R50 model for more stable performance initialization load_from = 'http://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/cascade_rcnn/cascade_mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco/cascade...