self.output_dir = "./YOLOX_outputs" self.print_interval = 100 self.eval_interval = 10 class Exp(BaseExp): def __init__(self): super().__init__() # --- model config --- # self.num_classes = 80 self.depth = 1.00 self.width = 1.00 # --- dataloader config --- # # set ...
self.data_num_workers = 8 self.print_interval=1 self.eval_interval = 1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 随后便是batch-szie参数了,YOLOX所占用显存还是比较大的,batch-size设置为6。 训练时间还是蛮快的,1个epoch大概45分钟左右。训练1个epoch的结果,...
self.print_interval=cfg.print_interval self.eval_interval=cfg.eval_interval self.exp_name= os.path.split(os.path.realpath(__file__))[1].split(".")[0]#--- testing config --- #self.test_size =(cfg.input_size_h, cfg.input_size_w) self.test_conf=cfg.test_conf self.nmsthre= cfg...
for k in range(128,2048): reference_distribution = Pdistribution[:k].copy() reference_distribution[k-1] = sum(Pdistribution[k::]) interval = k/128.0 #print interval quantized_distribution = np.zeros(k) for i in range(128): start = i*interval end = (i+1)*interval leftupper = int...
目前代码中是训练迭代10个epoch,再对验证集做1次验证,可以根据自己的需求修改eval_interval和print_interval 修改max_epoch可以修改要训练的epoch的数量 (3)修改yolox/models/darknet.py 修改115行的self.stem(不修改也可以) self.stem = BaseConv(3,base_channels,7,2,act=act) ...
self.print_interval=1self.eval_interval=1四 :tools/demo.py测试 修改为VOC测试1修改全部COCO_CLASSES -->VOC_CLASSES, 修改15行fromyolox.data.datasets.voc_classes import VOC_CLASSES python tools/demo.py image -f exps/default/yolox_s.py -c /path/to/your/yolox_s.pth --path assets/ --con...
│ print_interval │ 50 │ ├───────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ ...
工业的缺陷检测是计算机视觉中不可缺少的一环之一，在实际的工程项目中具有广泛的应用价值。 YOLOX是目前较为新颖的算法之一，其丰富的权重模型，优秀的实时检测速度，以及精准的检测性能，独特的解耦头处理方式，使其在YOLO系列算法中脱颖而出。
total_epochs = 50#optimizer.lr -> 0.002optimizer = dict(type='SGD', lr=0.002, momentum=0.9, weight_decay=5e-4, nesterov=True)# log_config.interval 5log_config = dict(interval=5) 为了保证模型效果,我们在预训练模型基础上finetune, 执行如下命令启动训练 ...
connOpts.set_keep_alive_interval(120 * 5); connOpts.set_clean_session(true); connOpts.set_automatic_reconnect(true); cout << "nConnecting..." << endl; mqtt::token_ptr conntok = client.connect(connOpts); cout << "Waiting for the connection..." << endl; conntok->wait(); cout ...