在yolov5 中自动锚定框选项,训练开始前,会自动计算数据集标注信息针对默认锚定框的最佳召回率,当最佳召回率大于等于0.98时,则不需要更新锚定框;如果最佳召回率小于0.98,则需要重新计算符合此数据集的锚定框。在parse_opt设置了默认自动计算锚框选项,如果不想自动计算,可以设置这个,建议不要改动。 1.13'--evolve'...
一、模型文件导出 如果已经导出了GPU模型的朋友可以跳过这一步。 这一步是准备后续工作推理需要的模型文件,训练得到的.pt文件不能直接使用,需要转换为torchscript, onnx, coreml, saved_model, pb, tflite, tfjs等格式,博主以torchscript为例。 打开export.py,修改参数【‘–data’】数据集的.yaml文件为自己对...
这样会先把训练数据读取到内存。之后就是内存到显存的数据读取，就不会出现GPU等IO导致空闲（利用率0%...
增加 batch size：较大的 batch size 通常可以使 GPU 利用率更高。但请注意，增加 batch size 也会...
好在YOLO V4的第二作者WongKinYiu使用V100的GPU提供了可以对比的Benchmarks。 图片引用 从图表中可以看出,两者性能其实很接近,但是从数据上看YOLO V4仍然是最佳对象检测框架。YOLO V4的可定制化程度很高,如果不惧怕更多自定义配置,那么基于Darknet的YOLO V4仍然是最准确的。值得注意的是YOLO V4其实使用了大量Ultralyt...
在YOLOv5中,建议使用较大的Batch Size,以充分利用GPU的并行计算能力。 4. Input Size: 输入图像的尺寸对于目标检测模型的性能同样很重要。较小的输入图像尺寸会导致较高的推理速度,但可能会降低检测的精度。较大的输入图像尺寸可以提高检测的准确性,但会导致计算量增大,推理速度降低。因此,需要根据具体的应用场景...
YOLOv8的Neck部分利用了SPP(Spatial Pyramid Pooling)结构和FPN(Feature Pyramid Networks)技术。SPP能够提取多尺度的上下文信息,这对于检测不同尺寸的目标至关重要。而FPN采用了一个自顶向下的结构,将高层的语义信息传递到低层,从而实现了从粗到细的特征融合。
Warmup and Cosine LR scheduler,训练前先进行Warmup热身,然后在采用Cosine学习率下降策略。 EMA(Exponential Moving Average),可以理解为给训练的参数加了一个动量,让它更新过程更加平滑。 Mixed precision,混合精度训练,能够减少显存的占用并且加快训练速度,前提是GPU硬件支持。
即:将改进的YOLOv5检测模型作为训练器,和步骤2得到的数据集一起传入本地服务端,利用英伟达GPU显卡完成训练过程,训练时,采用Adam优化器,学习率初始设定lr=0.003,训练批次大小设为batch size=20,动量设为momentum=0.9,训练迭代次数设为400次。完成训练,得到检测效果最佳的改进的YOLOv5检测模型,生成pt检测模型文件boat_...