#冻结阶段训练参数,learning_rate和batch_size可以设置大一点Freeze_Epoch = 100Freeze_batch_size= 32Freeze_lr= 1e-3#解冻阶段训练参数,learning_rate和batch_size设置小一点UnFreeze_Epoch = 100Unfreeze_batch_size= 16Unfreeze_lr= 1e-4#可以加一个变量控制是否进行冻结训练Freeze_Train =True#冻结一部分进行...
1、yolov5 参数设置--freeze: --data phone.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --batch-size32--freeze10 2、nanodet task.py def__init__(self, cfg, evaluator=None): super(TrainingTask, self).__init__() self.cfg=cfg self.model=build_model(cfg.model)###冻结参数###forpar...
例如如下指令,代表冻结整个主干,前三层的编号是0,1,2 python train.py --freeze10 这里分享一个对比冻结效果的项目这里是项目的部分截图 在这里插入图片描述 1.32"–save-period" 在这里插入图片描述 用于设置多少个epoch保存一下checkpoint; 1.33"–seed" 这是v6.2版本更新的一个非常重要的参数,如果你使用torch>=...
patience: EarlyStopping 模型训练的耐心周期数,即指定在多少个周期内没有提高性能后停止训练。 freeze: 冻结层,即指定要冻结的层。 save-period: 每 x 个周期保存一次检查点,即指定是否每 x 个周期保存一次检查点(如果设置为 -1,则禁用此功能)。 seed: 全局训练种子,即指定用于训练的全局种子。 local_rank: ...
if freeze_body: # Do not freeze 3 output layers. num = len(model_body.layers)-7 for i in range(num): model_body.layers[i].trainable = False print('Freeze the first {} layers of total {} layers.'.format(num, len(model_body.layers))) ...
1.30'--freeze'🍀 1.31'--save-period' 1.32'--local_rank' 1.33'--entity' 1.34'--upload_dataset' 1.35'--bbox_interval' 1.36'--artifact_alias' 0.首次运行常见错误🍀 刚拿到代码可以运行train.py文件看看,一般都会出现这个错误: AI检测代码解析 ...
freeze:冻结哪些层,不去更新训练这几层的参数 save-period:训练多少次保存一次网络模型 注意:参数含default的为默认值,可以直接在文件进行修改,那么运行时直接python train.py也可;直接在命令行指定也可以。 含action的一般为'store_true',使用该参数则需要在命令行指定。
日志保存路径,轮次、批次、权重、进程序号(主要用于分布式训练)等 save_dir, epochs, batch_size, weights, single_cls, evolve, data, cfg, resume, noval, nosave, workers, freeze, = \ Path(opt.save_dir), opt.epochs, opt.batch_size, opt.weights, opt.single_cls, opt.evolve, opt.data, opt....
pt, optimizer=auto, verbose= True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=False, amp=True, fraction=1.0, profile=False, freeze=None, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save _json=False, save_...
YOLOv5默认的设置在迁移学习时优化了每一层网络的参数,这可能导致过大的计算量和缓慢的计算速度,因此我们也可以通过--freeze参数冻结若干层网络,比如使用--freeze 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14表示冻结了YOLO25个块中的前15个,包括卷积和batch normalization的部分。保持其他设定不变仅仅在fine-tu...