YOLOX的epoch设置
时间: 2024-05-19 09:13:32 浏览: 18
YOLOX的epoch设置是指在训练过程中,模型需要迭代多少轮(epoch)才能完成训练。通常情况下,epoch的值越大,模型的训练效果越好,但同时也会增加训练时间和计算资源的消耗。
在YOLOX中,epoch的默认值为300,这个值可以通过修改配置文件中的参数来进行调整。一般来说,如果计算资源充足,可以适当增加epoch的值,以提高模型的精度;如果计算资源有限,可以降低epoch的值,以缩短训练时间。
相关问题
yolox训练中断继续
要在YOLOX训练中断后继续训练,可以使用以下指令:python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py -d 1 -b 4 -c YOLOX_outputs/yolox_voc_s/latest_ckpt.pth.tar -resume -start_epoch=100。\[3\]这个指令会加载之前保存的模型参数文件latest_ckpt.pth.tar,并从第100个epoch开始继续训练。通过使用-resume参数,YOLOX会自动恢复训练状态并继续训练。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOX训练自己的数据集(包含自己数据集,预训练模型,代码公开),踩扁很多细节坑全部补充](https://blog.csdn.net/weixin_38353277/article/details/121380027)[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_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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yolox为什么要在最后15个epoch关闭数据增强
YoloX是一种基于Anchor-Free目标检测算法的模型,它采用了大量的数据增强技术来提高模型的鲁棒性和泛化能力。但是,在训练的后期,关闭数据增强可以帮助模型更好地学习到真实的图像特征,从而提高模型在实际场景中的表现。这是因为在训练的后期,模型已经学习到了足够的图像特征,因此不需要过多的数据增强来帮助模型更好地学习。同时,关闭数据增强可以减少模型的训练时间和计算成本,从而提高训练效率。因此,将数据增强关闭在训练的后期是一种有效的训练策略。
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