Eval当中的batch_size_per_card必须是1,这个不能更改 3.模型开始训练 python tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml 1. 也可以调整代码,直接运行train.py program.py调整ArgsParser下面的-c -config 指定为.yml的配置文件路径(也就是你修改的配置文件路径) 最后训练好可以在./output/db_mv3 下面...
!python tools/eval.py \ -c /home/aistudio/ResNet152.yaml \ -o pretrained_model="/home/aistudio/PaddleClas-release-2.1/output/ResNet152/best_model"\ -o load_static_weights=False 模型训练完成之后,可以加载训练得到的预训练模型(就是存盘文件),进行模型预测。在模型库的 tools/infer/infer.py 中...
void Permute::Run(重新排列),这个函数的功能是将输入图片的像素点(主要是channel)进行重排,使之符合opencv的格式。 双冒号是域操作符,参考:c语言的双冒号是什么意思:: void Normalize::Run(归一化),将像素点除以255,再进行归一化,缩小数值,控制在同一个量级。 void ResizeImgType0::Run,当图像的长度或者宽度...
py \ -c /home/aistudio/ResNet50.yaml 五、模型评估 在训练的过程中,PaddleClas就可以进行边训练边评估,并根据评估的精度值将最优模型参数存储在output/xxx/best_model目录中。 在训练结束后,可以再单独使用eval.py文件进行评估操作。 然后就可以使用存盘的模型文件进行模型预测,一般在研究阶段和比赛阶段,就是...
python3 tools/train.py -c ~/work/luomu/ResNet50_vd_finetune.yaml 在使用了预训练模型后,准确率有个大幅提升! VisualDL可视化看下效果 点击本项目左边工具栏的“可视化”,在“设置logdir下面点击“+添加”按钮,然后选择目录“PaddleClas/vdl.log”,点击下面的按钮“启动VisualDL服务”,然后再点击“打开VisualDL...
#划分数据集importcodecsimportosimportrandomimportshutilfromPILimportImagetrain_ratio=4.0/5all_file_dir='PaddleClas/dataset/fer62013'class_list=[cforcinos.listdir(all_file_dir)ifos.path.isdir(os.path.join(all_file_dir,c))andnotc.endswith('Set')andnotc.startswith('.')]class_list.sort()prin...
CRNN-CTC模型结构 基于注意力机制的序列到序列模型结构: OCR模型评估结果 传送门 : https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/v1.5.1/PaddleCV/ocr_recognition 8. 人体关键点检测 人体关键点检测,通过人体关键节点的组合和追踪来识别人的运动和行为,对于描述人体姿态,预测人体行为至关重要,是诸多计算机视觉任...
python tools/train.py -c /home/aistudio/PaddleClas/ppcls/configs/ImageNet/ResNet/ResNet50.yaml 训练结果可视化：将训练过程可视化可以方便地观察训练过程的变化。差不多150个epoch之后，模型的精度稳定到0.85以上；另外，可以直观地看到学习率采用PiecewiseDecay方式衰减的变化趋势。模型评估 在训练过程中，我们...
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-7OfBRW1N-1585745105790)(https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/d3361a54e3524701ad993c2bb0e341d22c1277f575a7422798ed6fb7a4e5c626)] 图4:分类模型的欠拟合,理想和过拟合状态的表现 正则化项 前面咱们提到,过拟合现...
使用硬件延时搜索的目的是为了加快搜索速度并且更容易搜索到在硬件上加速明显的模型网络。实验数据表明,搜索得到的模型结构,相比于原版模型,在FDDB评测集上的离散ROC曲线AP值(DistROC AP)几乎不变的情况下,体积仅有240KB,压缩了3.3倍。在高通骁龙855 ARMv8处理器上单线程测试加速1.22倍。