怎么查看yolox训练时的参数量和帧数
时间: 2024-01-22 22:19:39 浏览: 68
在 YOLOX 中,训练时的参数量和帧数可以通过命令行参数来设置和查看。
1. 参数量:
YOLOX 的模型参数量可以通过以下命令查看:
```python
python tools/get_model_param.py -f exps/default/yolox_s.py -d 640 -c 80
```
其中,`exps/default/yolox_s.py` 是 YOLOX 模型的配置文件路径,`-d` 参数是输入图片的大小,`-c` 参数是分类数目。执行该命令后,将会输出模型的参数量。
2. 帧数:
YOLOX 的训练帧数可以通过以下命令设置:
```python
python tools/train.py -f exps/default/yolox_s.py -d 8 -b 64 --fp16 -o
```
其中,`-d` 参数是 GPU 数量,`-b` 参数是 batch size,`--fp16` 表示使用混合精度训练,`-o` 表示开启优化器。执行该命令后,将会开始训练,并且会显示训练进度,包括训练帧数。
相关问题
yolox训练怎么修改训练轮数
要修改YOLOX训练的轮数,可以打开训练配置文件,通常是`yolox/configs/yolox_xxx.yaml`,其中`xxx`是模型的名称。在文件中搜索`max_epoch`参数,这是训练的最大轮数。将其值修改为所需的轮数后,保存并重新运行训练即可。注意,更改轮数可能会影响模型的性能和训练时间,因此需要根据实际需求进行调整。
yolox训练时,过拟合是什么原因
过拟合是指模型在训练集上表现非常好,但在测试集上表现不佳的现象。在YOLOX训练时,过拟合的原因可能有以下几个:
1. 训练集和测试集的不均衡:如果训练集和测试集的数据分布不一致,那么模型可能会在训练集上过拟合,而在测试集上表现不佳。
2. 模型复杂度过高:如果模型太复杂,容易在训练集上过拟合,无法泛化到新的数据。在YOLOX中,可以通过调整backbone网络的深度和宽度、减少训练集噪声等方式来减少模型的复杂度。
3. 数据噪声过多:如果训练集中包含大量的噪声数据,那么模型可能会过分关注这些噪声数据,而无法泛化到新的数据。
4. 训练数据量过少:如果训练集中的数据量太少,那么模型可能会过拟合,无法泛化到新的数据。在YOLOX中,可以通过数据增强的方式来扩充训练集,从而提高模型的泛化能力。
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