在CIFAR-100数据集上研究了所提出的EMA,使用标准的CIFAR Top-1和Top-5精度指标来评估网络的性能。 用YOLOv5x作为骨干CNN在VisDrone数据集上进行目标检测,其中CA, CBAM和EMA注意力分别集成到检测器中。从表2的结果可以看出,CA, CBAM和EMA都可以提高目标检测的基线性能。可以看到,所提出的EMA模块在mAP(0.5)和mAP(...
2.2、多尺度注意力(EMA)模块 并行子结构有助于网络避免更多的顺序处理和大深度。给定上面定义的并行处理策略,在EMA模块中采用它。 EMA的总体结构如图3(b)所示。在本节中,将讨论EMA如何在卷积运算中不降低通道维度的情况下学习有效的通道描述,并为高级特征图产生更好的像素级关注。 具体来说,只从CA模块中挑选出1x...
2.2、多尺度注意力(EMA)模块 并行子结构有助于网络避免更多的顺序处理和大深度。给定上面定义的并行处理策略,在EMA模块中采用它。 EMA的总体结构如图3(b)所示。在本节中,将讨论EMA如何在卷积运算中不降低通道维度的情况下学习有效的通道描述,并为高级特征图产生更好的像素级关注。 具体来说,只从CA模块中挑选出1x...
这里的EMA 全名:Exponential Moving Average 目的是保持模型参数在一种动态平均的状态。 代码在 torch_utils.py class ModelEMA: def __init__(self,model,decay=0.999,updates=0.): #创建EMA self.ema=deepcopy(model.module if is_parallel(model) else model).eval() #FP32 ema self.updates=updates self...
指数移动平均线(EMA)是加权平均,它对最近几天的股票价格给予更大的重视,使其成为对新信息更敏感的指标。 了解移动均线 移动平均线是一种简单的技术分析工具。通常计算移动平均线来确定股票的趋势方向或确定其支撑位和阻力位。因为它是基于过去的价格,所以它是趋势跟踪(或滞后)指标。
Yolov5m的nv原版脚本里是定义了一个ModelEMA的类 在类初始化里采用深拷贝的方式拷贝model的模型初始参数 所以在训练开始之前,ema和model应该是完全一致的 training开始,原生脚本里在accumulate个step结束的时候会进行一次optimizer的参数更新以及EMA更新 所以EMA的更新操作与optimizer是比较像的,只不过optimizer的更新对下一...
阅读代码,不难发现,这一步,程序将模型文件中的'optimizer', 'training_results', 'wandb_id', 'ema', 'updates'这几个设为None,也就是去除这几个值,同时将模型从FP32转成FP16。 因此,早停的模型没有经过这个步骤,导致模型精度是FP32,同时包含了大量优化器信息,导致模型过于庞大。
在YOLOv3、YOLOv4 中,训练不同的数据集时,是使用单独的脚本进行初始锚框的计算,在 YOLOv5 中,则是将此功能嵌入到整个训练代码里中。所以在每次训练开始之前,它都会根据不同的数据集来自适应计算 anchor。 如果你觉得计算的锚框效果并不好,那你也可以在代码中将此功能关闭。
oneflow目前不支持windows平台--batch 必须是GPU数量的倍数。GPU 0 将比其他GPU占用略多的内存，因为它维护EMA并负责检查点等。如果你得到 RuntimeError: Address already in use ，可能是因为你一次正在运行多个训练程序。要解决这个问题，只需通过添加--master_port来使用不同的端口号，如下所示 $ python -m ...
ema = ModelEMA(model) if RANK in [-1, 0] else None # 为模型创建EMA指数滑动平均,如果GPU进程数大于1,则不创建 # Resume 断点续训 # 断点续训其实就是把上次训练结束的模型作为预训练模型,并从中加载参数 start_epoch, best_fitness = 0, 0.0 ...