kernel_size**4*num_heads)self.attn_drop=nn.Dropout(attn_drop)self.proj=nn.Linear(dim,dim)self.proj_drop=nn.Dropout(proj_drop)self.unfold=nn.Unfold(kernel_size=kernel_size,padding=padding,stride=stride)self.pool=nn.AvgPool2d(kernel_size=stride,stride=stride,ceil_mode...
results=model.train(data=yamlFilePath,epochs=30,imgsz=640,batch=32,optimizationr='auto',lr0=0.0001,# 初始学习率 lrf=0.01,#最终学习率(lr0*lrf)dropout=0.25,# 使用 dropout 正则化 device=0,# 运行的设备,即 cuda device=0seed=42) 开始YOLOv8 图像分割模型的训练过程。让我们分解一下传递给该mode...
dropout: 是否使用丢弃正则化(dropout regularization)(仅用于分类训练)。如果设置为非零值,则在训练过程中使用丢弃正则化来减少模型的过拟合。 41. val val: 是否在训练过程中进行验证/测试。如果设置为 True,将在训练过程中进行验证或测试,以评估模型的性能。
优化超参数:如学习率、batch size、优化器等。 正则化与dropout:防止过拟合。 四、模型部署与应用 1. 模型导出 将训练好的模型导出为适合部署的格式,如ONNX、TorchScript等。 2. 部署平台 根据实际需求选择合适的部署平台,如服务器、边缘设备或云服务等。 3. 实时检测 将模型集成到实时视频流处理系统中,实现人...
self.dim = dim self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 self.sr_ratio = sr_ratio self.q = nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=1) self.kv = nn.Conv2d(dim, dim * 2, kernel_size=1) self.attn_drop = nn.Dropout(...
drop = nn.Dropout(drop) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.act(x) x = self.drop(x) x = self.fc2(x) x = self.drop(x) return x def window_partition(x, window_size): """ Args: x: (B, H, W, C) window_size (int): window size Returns: windows: (num...
dropout 0.0 使用 dropout 正则化(仅 cls 训练) 如果设置为非零值,则在训练过程中使用丢弃正则化来 减少模型的过拟合 val True 是否 在训练期间验证/测试 - plots False 是否 在训练/评估过程中保存绘图和图像 - predict 参数 参数 默认值 说明 调参建议 ...
Dropout:训练时随机删除一些神经元,使网络变的简单 Dropblock: Dropout会随机丢弃一些信息,不过由于卷积网络的能力较强,对于这些随机丢弃不敏感,即使随机丢弃,卷积层也能从相邻的神经元学习到相同的信息,因此在全连接上效果很好的Dropout在卷积层上效果不好。
m.p = self.args.dropout# set dropout# 设置模型所有参数为需要梯度计算(用于训练)forpinmodel.parameters(): p.requires_grad =True# for trainingreturnmodel# 设置模型的方法,加载、创建或下载模型,适用于任何任务defsetup_model(self):"""Load, create or download model for any task."""# 导入torchvisio...
改进点:使用DropBlock正则化技术代替传统的Dropout,以更有效地防止过拟合。 实现方式:在YOLOv8的卷积层后应用DropBlock正则化。 示例代码: python class DropBlock2D(nn.Module): def __init__(self, block_size, keep_prob): super(DropBlock2D, self).__init__() self.block_size = block_size self.keep_...