centernet训练内存拉满

Centernet 是一种目标检测算法，需要进行训练才能够达到较好的检测性能。如果在训练过程中出现内存占用过高的情况，可能是由于以下原因：

1. Batch size 过大：训练时每次输入的数据量过大，导致内存占用过高。可以尝试减小 batch size。

2. 输入图片尺寸过大：Centernet 在训练时需要输入图片作为训练数据，如果输入的图片尺寸过大，也会导致内存占用过高。可以尝试缩小输入图片的尺寸。

3. GPU 显存不足：Centernet 训练需要使用 GPU 进行加速，如果 GPU 显存不足，也会导致内存占用过高。可以尝试更换显存更大的 GPU。

4. 训练代码实现问题：训练代码的实现可能存在内存泄漏等问题，导致内存占用过高。可以检查代码实现是否存在问题。

综上所述，Centernet 训练内存占用过高的原因有很多，需要具体情况具体分析，针对性解决。

相关问题

使用centernet训练自己的训练集

好的，以下是使用CenterNet训练自己的训练集的步骤：

1. 准备数据集。首先，你需要准备一个包含训练图片和标注文件的数据集。标注文件可以使用常见的格式，如COCO、VOC等，也可以自己定义格式。标注文件应包含每张图片中物体的类别、边界框坐标等信息。

2. 下载CenterNet代码。你可以在CenterNet的GitHub仓库中下载代码，地址为：https://github.com/xingyizhou/CenterNet。你可以选择下载最新版本的代码或者特定版本的代码。

3. 安装依赖。在训练CenterNet模型之前，你需要安装一些依赖库，包括PyTorch、OpenCV、Cython等。你可以在CenterNet的README文件中找到完整的依赖列表和安装方法。

4. 配置训练参数。在CenterNet代码中，你可以通过修改`src/lib/opts.py`文件来配置训练参数，如训练集路径、学习率、batch size等。你可以根据自己的需要进行修改。

5. 开始训练。在完成数据集准备、代码下载和参数配置后，你可以在终端中运行以下命令来开始训练CenterNet模型：

python src/main.py ctdet --exp_id my_experiment --batch_size 8 --num_workers 8 --lr 1.25e-4 --gpus 0 --arch resdcn_18 --load_model /path/to/pretrained/model --data_dir /path/to/data

在上面的命令中，你需要将`my_experiment`替换为你自己的实验ID，`/path/to/pretrained/model`替换为CenterNet预训练模型的路径，`/path/to/data`替换为你自己的数据集路径。

6. 监控训练过程。在训练过程中，你可以使用Tensorboard等工具来监控训练过程，如loss、mAP等指标的变化情况。你可以在终端中运行以下命令来启动Tensorboard：

tensorboard --logdir /path/to/your/experiment/logs

在上面的命令中，将`/path/to/your/experiment/logs`替换为你自己实验的日志文件路径。

7. 保存模型。在训练完成后，你可以使用以下命令来保存训练好的模型：

python src/test.py ctdet --exp_id my_experiment --keep_res --resume --load_model /path/to/trained/model

在上面的命令中，你需要将`my_experiment`替换为你自己的实验ID，`/path/to/trained/model`替换为训练好的模型路径。

至此，你已经成功使用CenterNet训练自己的训练集，并得到了训练好的目标检测模型。

centernet训练自己数据集

要使用CenterNet训练自己的数据集，你需要进行以下步骤：

1. 删除之前训练过程中生成的缓存文件。如果你之前使用了coco数据集测试了模型，需要删除CenterNet-master/cache/coco_minival2014.pkl文件。这是因为在第一次运行时，代码会将coco数据集的instances转换为模型所需的格式，并在下一次使用时直接读取。如果你没有训练过coco数据集，可以忽略这一步。\[1\]

2. 修改参数。根据你要训练的模型选择对应的文件，比如models/CenterNet-52.py或models/CenterNet-104.py。在文件中找到第132行，将out_dim的值从80修改为你自己数据集的类别数目。\[2\]

3. 将数据集分成训练集和验证集。将图片文件夹重命名为trainval2014和minival2014，并放置在CenterNet-master/data/coco/images目录下。将对应的json文件命名为instances_trainval2014.json和instances_minival2014.json，并放置在CenterNet-master/data/coco/annotations目录下。\[3\]

完成以上步骤后，你就可以使用CenterNet训练自己的数据集了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [CenterNet 训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/surserrr/article/details/100153886)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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