RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 200.00 MiB (GPU 0; 7.77 GiB total capacity; 5.70 GiB already allocated; 177.62 MiB free; 5.92 GiB reserved in total by PyTorch) 1. 修改batch-size为16,可以运行,gpu_memory占用 修改为40,gpu_mem占用: 训练效果如下:(现在这样的参数--挺慢的...
Dual IOU thresholds and truth assignment. FasterRCNN在训练过程中使用了两个IOU阈值。如果IOU>0.7,作为一个积极的例子,[0.3−0.7]它被忽略,对于IOU<0.3,这是一个消极的例子。我们尝试了类似的策略,但没有取得好的结果。 我们很喜欢我们目前的公式,它似乎至少是在一个局部最优的状态。这些技术中的一些最终...
5.2 predict.py 封装为类后的代码如下: fromultralytics.engine.predictorimportBasePredictorfromultralytics.engine.resultsimportResultsfromultralytics.utilsimportopsclassDetectionPredictor(BasePredictor):defpostprocess(self,preds,img,orig_imgs):preds=ops.non_max_suppression(preds,self.args.conf,self.args.iou...
batch["cls"] = batch["cls"].to(self.device)returnbatchdefprogress_string(self):"""Returns a formatted string showing training progress."""# 返回格式化后的训练进度字符串,包括当前训练轮次、GPU内存占用和各种损失的名称return("\n"+"%11s"* (4+len(self.loss_names))) % ("Epoch","GPU_mem"...
Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 1/200 20.8G 0.01576 0.01955 0.007536 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:42<00:00, 1.04s/it] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:14<00:00, 2.87it/s] ...
DirectML 是微软提供的类似于CUDA的基础计算框架, 不同于CUDA必须使用N卡GPU, DirectML要求显卡支持DirectX 12即可, 所以AMD和intel的核显也能支持. Pytorch 要使用 DirectML 作为计算的backend, 需要安装python库 torch-directml, 经测试torch-directml和DirectML 并不能支持所有的算子, 所以暂时不能支持yolov8. ...
Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 1/200 20.8G 0.01576 0.01955 0.007536 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:42<00:00, 1.04s/it] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:14<00:00, 2.87it/s] all 3395 173...
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640valUsing0dataloaderworkersLoggingresultstoruns\detect\trainStartingtrainingfor3epochs...EpochGPU_mem...
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