举个例子, 对于一个岭回归,正则化系数lambda就是一个超参数。我们应用训练集和验证集进行建模及调参的思路是: 在训练集上用某一个lambda的值进行建模, 再用该模型预测验证集, 这样我们就能得到一个该模型在验证集上的表现(回归问题可以用均方误差,分类问题则可以用准确率)。如果我们遍历lambda的所有取值(必须是预...
由于先验框很多,某个ground truth的最大 \text{IOU} 肯定大于阈值,所以可能只实施第二个原则既可以了,这里的TensorFlow版本就是只实施了第二个原则,但是这里的Pytorch两个原则都实施了。图8为一个匹配示意图,其中绿色的GT是ground truth,红色为先验框,FP表示负样本,TP表示正样本。 先验框匹配示意图 3. SSD代码...
由于先验框很多,某个ground truth的最大 肯定大于阈值,所以可能只实施第二个原则既可以了,这里的TensorFlow版本就是只实施了第二个原则,但是这里的Pytorch两个原则都实施了。图8为一个匹配示意图,其中绿色的GT是ground truth,红色为先验框,FP表示负样本,TP表示正样本。 图8 先验框匹配示意图 尽管一个ground truth...
SSD的源码是理解该算法不可或缺的一部分,通过对源码的详细分析,可以帮助人们更加深刻地理解其背后的原理和实现方式,无论是基于Caffe还是更现代的框架如Pytorch,SSD的源码都提供了丰富的学习材料,让人们能够不仅使用现成的算法,而且能够根据实际需求进行相应的调整和优化,在这一过程中,注意配合理论学习、注重实践操作,并...
由于先验框很多,某个ground truth的最大IOU肯定大于阈值,所以可能只实施第二个原则既可以了,这里的TensorFlow(https://github.com/xiaohu2015/SSD-Tensorflow/blob/master/nets/ssd_common.py)版本就是只实施了第二个原则,但是这里的Pytorch(https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch/blob/master/layers/box_utils...
最近,我在学习目标检测算法中的SSD(Single Shot MultiBox Detector),GitHub上已经有人对SSD算法完成了pytorch版本的代码实现(https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch),但是其中训练好的参数(ssd300_mAP_77.43_v2.pth)并不容易下载,因此我把它分享出来:链接:https://pan.baidu.com/s/1inytkGtOtppgrf22AEwrO...
PyTorch 自带的显存管理器可以 Cache 几乎所有显存进行二次快速分配,在显存压力不大的情况下这种显存分配方式可以达到性能最优,但是对于超大规模参数的模型,导致显存压力剧增,且由于参数梯度频繁的显存分配导致显存碎片明显增多,PyTorch Allocator 尝试分配显存失败的次数增加,导致训练性能急剧下降。
DLIO Benchmark 的测试涵盖多种深度学习模型任务,如图像分类、自然语言处理、宇宙结构探究等等。通过这些测试,我们可以得到基于具体的硬件配置和运行参数,在不同深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等,在特定任务上的 I/O 性能表现。 DLIO Benchmark 内置了多个标准模型训练任务脚本,包括: ...
Part Number: TDA4VM 问题1:使用pytorch1.5训练SSD+MobileNetV2检测模型,在SDK7.3上量化(numParamBits=8,numFeatureBits=8),模型量化精度损失很大,平均每个类别15%。 曾经改进实验:调整量化参数,并使用全16bit量化,量化损失有所提升,但量化精度损失还是比较高平