1、_amp注释掉直接把amp赋值为False,如下图: 2、这样做之后在运行train.py发现训练时就不会有nan值了。如果还有,那就应该就关闭这篇博客了,考虑下其他方法了。 然后,你就会发现validation时会出现P/R/map全部为0。然后你就继续在train.py里面搜索half关键字,把所有有.half()变为.float(),如下图: 到这一...
【CAAI】yolov5训练出现loss为NAN。 DONE #I7QTWMQuestion 周政 创建于 2023-08-05 19:43 nameaboutlabels Bug ReportUse this template for reporting a bugkind/bug Describe the current behavior / 问题描述 (Mandatory / 必填) 1.使用贵公司官网推荐的数据集进行训练,出现loss为NAN的情况。
使用Yolov5 version6的Modelzoo代码训练,参数与本地GPU上全部一致,发现loss收敛速度比本地慢很多,性能在相同epoch情况下也有所下降。 具体而言,cls-loss对比本地跑的一直降不下去 经检查,该仓库下的Yolo的loss.py写法与官方并不一致 我试图修改为官方的用法会出现loss计算nan的问题。 请问能否阐明本仓库写法与官方...
yolov8训练数据集市调用了gpu但loss为nan yolov5训练自己的数据集, 目录 一、准备深度学习环境二、 准备自己的数据集1、创建数据集 2、转换数据格式 3、配置文件 三、模型训练1、下载预训练模型2、训练四、模型测试 五、模型推理YOLOv5
接下来我们使用自己训练后的模型进行推测: 把runs\train\exp\weights下的best.pt复制到根目录下,运行: python detect.py --weights best.pt --source /images/test 结果发现,跑出来的图 什么都没有,box loss 什么的一直nan 换个电脑 重复步骤,conda还是在新环境装不了pytorch,用pip安装网速巨慢,所以直接访问终...
采用momentum优化算法训练YOLO v3,momentum=0.9。 学习率采用warmup算法,前4000轮学习率从0.0线性增加至0.001。在400000,450000轮时使用0.1,0.01乘子进行学习率衰减,最大训练500000轮。 下图为模型训练结果Train Loss。 图:Train Loss 模型评估 模型评估是指对训练完毕的模型评估各类性能指标。本示例采用COCO官方评估。
在训练过程中可能会出现NaN的情况,需要调整蒸馏loss的权重,修改参数kd_cls_loss_weight和kd_box_loss_weight的值,默认kd_cls_loss_weight=2,kd_box_loss_weight=1 在日志中会打印loss_soft_cls和loss_soft_box的值,不同的数据集可能会有不同的数量级,一般需要按照自己的数据集通过修改soft_cls_loss和soft_bo...
(1, 0.02, 0.2), # box loss gain 'cls': (1, 0.2, 4.0), # cls loss gain 'cls_pw': (1, 0.5, 2.0), # cls BCELoss positive_weight 'obj': (1, 0.2, 4.0), # obj loss gain (scale with pixels) 'obj_pw': (1, 0.5, 2.0), # obj BCELoss positive_weight 'iou_t': (0, ...
Search before asking I have searched the YOLOv5 issues and discussions and found no similar questions. Question When I use VisDrone dataset to train YOLOv5, after a few epoch, the loss becomes nan, and there is no prediction. Someone sai...
按照官方建议,训练中小数据集,建议采用预训练的权重;训练大的,建议从头开始,这时候的参数要改下,使用空权重,但得通过--cfg使用模型架构参数: python train.py--img640--batch16--epochs3--datamydatasetname.yaml--weights''--cfg yolov5s.yaml 使用随机权重,可能会出现val loss为NaN的情况,当时折腾了很久,...