初始学习率为0.01,batch_size为16,总epoch为200。网络输入尺寸为640×640,优化器选择SGD,学习率调整策略为余弦退火算法,用余弦函数动态降低学习率,Mixup为0.3,IoU阈值设置为0.5。
时间: 2024-05-23 10:16:20 浏览: 11
这是一个基于SGD优化器、余弦退火学习率调整策略、Mixup数据增强和0.5的IoU阈值的目标检测模型。输入尺寸为640×640,batch_size为16,总epoch为200,初始学习率为0.01。其中,Mixup数据增强是一种数据增强方法,它可以在训练过程中将两张不同的图像进行混合,从而增加数据集的多样性,提高模型的泛化能力。而IoU阈值则是指在目标检测中,当预测框与真实框之间的IoU值大于该阈值时,才认为该预测框正确。这些设置可以根据具体情况进行调整和优化,以达到更好的检测效果。
相关问题
梯度阈值设置为 1。指定初始学习率 0.01,在 125 轮训练后通过乘以因子 0.2 来降低学习率
梯度阈值设置为1意味着,如果梯度的范数超过1,则会被截断为1,以避免梯度爆炸。
指定初始学习率为0.01意味着,在每次更新模型参数时,将使用0.01作为步长的大小。在进行125轮训练后,您可以将学习率乘以因子0.2来降低学习率,这是一种常见的学习率衰减策略。这意味着在每次更新模型参数时,将使用当前学习率的0.2倍作为步长的大小。
具体的训练代码可能如下所示:
```python
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
# 定义优化器和学习率衰减策略
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=125, gamma=0.2)
# 在训练循环中使用学习率衰减策略
for epoch in range(num_epochs):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
# 清零梯度并计算损失
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
# 反向传播和参数更新
loss.backward()
optimizer.step()
# 学习率衰减
scheduler.step()
```
在训练循环中,我们首先定义了一个优化器`SGD`,并将学习率设置为0.01。然后,我们定义了一个学习率衰减策略`StepLR`,其中`step_size=125`表示在125轮之后开始衰减,`gamma=0.2`表示将学习率乘以0.2。
在每次训练迭代中,我们首先将优化器的梯度清零,并计算当前batch的损失。然后,我们进行反向传播和参数更新。最后,我们使用`scheduler.step()`来更新学习率。
解释if __name__ == "__main__": Cuda = True distributed = False sync_bn = False fp16 = False classes_path = 'model_data/cls_classes.txt' input_shape = [224, 224] backbone = "mobilenetv2" pretrained = True model_path = "" Init_Epoch = 0 Freeze_Epoch = 50 Freeze_batch_size = 32 UnFreeze_Epoch = 200 Unfreeze_batch_size = 32 Freeze_Train = True Init_lr = 1e-2 Min_lr = Init_lr * 0.01 optimizer_type = "sgd" momentum = 0.9 weight_decay = 5e-4 lr_decay_type = "cos" save_period = 10 save_dir = 'logs' num_workers = 4 train_annotation_path = "cls_train.txt" test_annotation_path = 'cls_test.txt'
`if __name__ == "__main__":` 是 Python 中的一个约定,表示只有在当前脚本被直接执行时才会运行以下代码块,而当脚本作为模块导入时,这些代码不会运行。这个代码块中定义了一些变量和参数,包括是否使用 CUDA 加速、是否使用分布式训练、是否使用同步BN等。其中,classes_path 定义了存储分类标签的文件路径,input_shape 定义了输入图像的大小,backbone 定义了使用的网络模型,pretrained 定义了是否使用预训练模型等。另外还定义了一些训练参数,如学习率、优化器类型、权重衰减等。最后还定义了训练数据和测试数据的标注文件路径。这些参数的值可以在训练模型时进行调整。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)