yolov5稀疏训练bn可视化
时间: 2023-10-02 15:12:57 浏览: 247
要进行yolov5稀疏训练bn可视化,您可以根据以下步骤操作:
1. 首先,确保您已经完成了yolov5的训练。训练完成后,在runs/train/yolov5s-baseline目录下会生成一些中间文件和模型文件。
2. 通过运行命令`python detect.py --source ./testfiles/img1.jpg --weights runs/train/yolov5s-baseline/weights/best.pt`,使用yolov5训练得到的权重对测试图片进行检测。
3. 然后,根据提示,在浏览器中打开"http://localhost:6006/",您将能够看到bn训练缩放因子的分布变化。观察直方图和分布图,特别是缩放因子的变化趋势。
4. 如果稀疏化训练正常进行,您将会看到缩放因子的分布逐渐向0靠拢。这说明大多数的bn层已经变得稀疏。这种效果表明您在训练过程中成功地进行了稀疏化训练。
5. 经过稀疏化训练后,您可以观察到Precision和Recall的值分别为97.2和97.6,相对于正常训练掉了2个点。mAP0.5掉了1个点,mAP0.5:0.95掉了5个点。但是需要注意,要控制稀疏率sr,确保模型掉点的数量不要太多。sr的选择需要根据您的数据集进行调整,可以通过观察tensorboard上的mAP变化、缩放因子gamma的变化直方图等来选择合适的sr值。
通过上述步骤,您可以进行yolov5稀疏训练bn的可视化,并观察到缩放因子的变化趋势以及模型性能的变化。
相关问题
yolov5稀疏训练剪枝微调
Yolov5稀疏训练剪枝微调是一种用于目标检测模型Yolov5的优化方法。稀疏训练是指在训练过程中,将模型中的一些权重设置为0,从而使得模型变得更加稀疏。剪枝是指在训练完成后,进一步去除那些对模型性能影响较小的权重,从而减小模型的大小和计算量。微调是指在剪枝后,对模型进行重新训练,以恢复剪枝过程中可能损失的性能。
具体操作上,稀疏训练可以通过对权重施加稀疏化惩罚项来实现。在训练过程中,对权重进行限制,使得一些权重趋向于0。这样,训练后的模型中将存在一些稀疏区域,即权重为0的区域。
剪枝过程中,可以使用一些剪枝算法,如L1-norm剪枝或者结构化剪枝等。这些算法可以根据权重的重要性进行排序,并去除那些对模型影响较小的权重,从而减小模型的大小。
剪枝后,模型可能会丧失一部分性能。因此,需要进行微调来恢复模型的性能。微调过程中,可以使用带有稀疏性惩罚的损失函数,以保持模型的稀疏性。
总的来说,Yolov5稀疏训练剪枝微调是一种优化目标检测模型Yolov5的方法,通过稀疏训练和剪枝来减小模型的大小和计算量,并通过微调来恢复模型的性能。
yolov5 稀疏训练
Yolov5是一种目标检测算法,稀疏训练是一种优化模型大小和推理速度的方法。下面是yolov5稀疏训练的步骤和代码示例:
1. 安装依赖库sparseml和wandb:
```shell
pip install sparseml wandb
```
2. 导入依赖库和模型:
```python
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
from sparseml.pytorch.models import ModelRegistry, yolo_v5s
from sparseml.pytorch.utils import DataLoaderIterator, ModuleExporterPyTorch, PyTorchModule
```
3. 加载数据集:
```python
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((640, 640)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
train_dataset = datasets.CocoDetection(
'/path/to/coco/train2017',
'/path/to/coco/annotations/instances_train2017.json',
transform=transform
)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)
```
4. 加载模型:
```python
model = ModelRegistry.create('yolov5s')
```
5. 定义稀疏训练参数:
```python
sparsity_params = {
'start_epoch': 0,
'end_epoch': 50,
'target_sparsity': 0.5,
'sparsity_function': 'exponential',
'sparsity_function_params': {
'initial_sparsity': 0.0,
'final_sparsity': 0.5,
'sparsity_half_life': 10,
},
'op_types': ['Conv2d'],
'op_names': ['model.0.conv.conv', 'model.1.conv.conv', 'model.2.conv.conv'],
'importance': 'layer',
'magnitude_sparsity': False,
'params': {
'weight': {
'schedule': 'polynomial',
'power': 1,
'initial_sparsity': 0.0,
'final_sparsity': 0.5,
},
'bias': {
'schedule': 'constant',
'initial_sparsity': 0.0,
'final_sparsity': 0.0,
},
},
}
```
6. 进行稀疏训练:
```python
for epoch in range(50):
model.train()
train_loss = 0
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = compute_loss(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
train_loss += loss.item()
# apply sparsity
if epoch >= sparsity_params['start_epoch'] and epoch <= sparsity_params['end_epoch']:
sparsity_level = sparsity_params['sparsity_function_params']['initial_sparsity'] + \
(sparsity_params['sparsity_function_params']['final_sparsity'] - sparsity_params['sparsity_function_params']['initial_sparsity']) * \
(1 - (epoch - sparsity_params['start_epoch']) / (sparsity_params['end_epoch'] - sparsity_params['start_epoch']))
model.apply_sparsity(sparsity_level, sparsity_params)
```
7. 导出稀疏模型:
```python
exporter = ModuleExporterPyTorch(model, PyTorchModule)
exporter.export('sparse_yolov5s.pt')
```
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