而fraction参数就是为了解决这个问题而引入的。 具体来说,fraction参数指定了训练期间用于检测的图像的子采样比率。例如,如果fraction参数设置为0.1,则表示每个批量的图像样本中只使用10%的图像样本进行训练和检测。这样,训练过程中用于检测的图像样本数量就被大大减少,从而在一定程度上加快了训练速度和降低了内存要求。
hsv_h:0.015# imageHSV-Hueaugmentation(fraction)hsv_s:0.7# imageHSV-Saturationaugmentation(fraction)hsv_v:0.4# imageHSV-Valueaugmentation(fraction) 1. 2. 3. 2. 图像角度/度数旋转增强 图像角度/度数增强涉及将输入图像旋转一定角度或度数。通过在训练期间引入旋转变化,模型变得更加健壮,能够处理在现实世界图...
C3K2模块是YOLO11在backbone部分引入的一种更快速的CSP(Cross Stage Partial Networks)模块变体。CSP模块是一种网络结构设计,旨在通过跨阶段的部分连接来增强特征学习能力,同时减少计算量。C3K2在C3模块的基础上进行了优化,通过指定参数为2,实现了两个C3k(可能是指具有某种特定配置的C3模块变体)的串联,从而进一步提升了...
amp True 是否 使用自动混合精度(AMP)训练 在硬件支持的情况下启用以提高训练效率(利用半精度浮点数加速训练过程,可以减少显存占用) fraction 1.0 训练集使用的数据比例 - profile False 训练期间是否 分析 ONNX 和 TensorRT 速度 - freeze None 在训练过程中 冻结前 n 层,或冻结层索引列表 在迁移学习场景中冻结...
train(), imgsz) # 计算最佳批处理大小 def autobatch(model, imgsz=640, fraction=0.60, batch_size=16): """ 自动估计YOLO模型的最佳批处理大小,以使用可用CUDA内存的一部分。 参数: model (torch.nn.Module): 要计算批处理大小的YOLO模型。 imgsz (int, optional): 用作YOLO模型输入的图像大小。默认...
YOLOV4并不是YOLO系列原作者写的,是Alexey Bochkovskiy发表于2020年的CVPR中,并且被原作者认可。相比于YOLOV3,V4使用了CSPDarknet53的网络结构 CSP结构是在CSPDenseNet中被提出。它能够增强CNN学习的能力;移除了计算瓶颈;降低显存的使用。使用CSP结构后能够加快网络的推理速度。
(+/- fraction), range 0-0.001 'flipud': (1, 0.0, 1.0), # image flip up-down (probability) 'fliplr': (0, 0.0, 1.0), # image flip left-right (probability) 'mosaic': (1, 0.0, 1.0), # image mixup (probability) 'mixup': (1, 0.0, 1.0), # image mixup (probability) 'copy_...
fraction (float): 要使用的可用CUDA内存的比例,默认为0.60。 batch_size (int): 如果检测到错误,则使用的默认批量大小,默认为16。 返回: (int): 最佳批量大小。 """ # 检查设备 prefix = colorstr('AutoBatch: ') LOGGER.info(f'{prefix}计算imgsz={imgsz}的最佳批量大小') device = next(model.para...
(+/- fraction) scale: 0.5 # image scale (+/- gain) shear: 0.0 # image shear (+/- deg) perspective: 0.0 # image perspective (+/- fraction), range 0-0.001 flipud: 0.0 # image flip up-down (probability) fliplr: 0.5 # image flip left-right (probability) mosaic: 1.0 # image ...
\chat\programs\yolo\ultralytics\ultralytics\cfg\datasets\coco8-seg.yaml epochs=100 batch=16 imgsz=640 save=True workers=8 project=None name=train15 exist_ok=False pretrained=True optimizer=auto verbose=True seed=0 deterministic=True close_mosaic=10 resume=False fraction=1.0 mask_ratio=4 ...