mx参数

 

在大多数情况下,如果您认为堆对于 Java 应用程序太小,就应该设置 mx 参数。通过在 Java 命令行上监视使用 verbosegc 参数运行的 JVM 的输出,您可以确定垃圾收集是否过于频繁。如果垃圾收集过于频繁,则请尝试增大堆的大小。

一般来说,如果应用程序不断出现内存不足错误,则我们建议您增大 mx 参数。这些错误可能是由于 Java 堆中可用空间不足而引起。

尽管设置堆大小没有规则可循,但下列原则可能会有所帮助:

  • 不要使堆的增长超过系统的物理内存。换句话说,决不要将 mx 堆大小设置为大于 [(物理内存) - (操作系统和应用程序的工作区大小)]。另外,如果您运行多个 JVM,所有堆的大小总和应小于上述计算值。
  • 如果应用程序需要的堆大于总物理内存的一半,则请设置 mx 参数。在 IBM Developer Kit for Windows,Java Technology Edition, 版本 1.1.8 中, mx 参数的默认值是总物理内存大小的一半。
  • 如果您的应用程序经常依赖于终止函数 (finalizer) 的操作,则需要减小 mx 设置的大小。(注:我们建议您避免这种代码设计。)
### MX-YOLO 参数配置方法及调整建议 MX-YOLO 是一种基于深度学习的目标检测框架,其性能优化依赖于合理的参数配置和训练策略。以下是关于 MX-YOLO 的参数设置教程以及一些最佳实践。 #### 一、核心参数配置说明 1. **输入图像尺寸** 输入图像的分辨率直接影响模型的速度与精度权衡。通常可以选择常见的分辨率如 `416x416` 或 `608x608`。较高的分辨率可以提升检测精度,但也可能降低推理速度[^2]。 2. **Batch Size 和 Learning Rate** Batch size 决定了每次迭代使用的样本数量。较大的 batch size 可以提高 GPU 利用率,但可能会占用更多的显存资源。Learning rate 需要根据数据集规模动态调整。一般推荐初始 learning rate 设置为 `0.001` 并采用逐步衰减的方式[^3]。 3. **Anchor Boxes** Anchor boxes 定义了目标框的先验形状。对于自定义数据集,可以通过聚类算法计算适合当前场景的最佳 anchor box 尺寸。默认情况下,YOLO 提供了一组预设 anchors,但对于特定领域应用(如智能家居监控),重新生成更贴合实际需求的 anchors 能显著改善效果[^4]。 4. **NMS Threshold (Non-Maximum Suppression)** NMS threshold 控制着最终输出边界框的数量及其置信度阈值。较低的 IoU 值会保留更多重叠区域内的候选框;而较高IoU则倾向于减少冗余预测结果。合理设定此参数有助于平衡召回率(recall)与精确度(precision). 5. **Depth Perception Mode** 如果应用场景涉及三维空间感知,则需开启 FILL 模式来增强深度信息捕捉能力。“RuntimeParameters”应被相应修改如下所示: ```json { "sensing_mode": "SENSING_MODE_FILL" } ``` #### 二、高级调优技巧 为了进一步挖掘 MX-YOLO 性能潜力,可尝试以下几种方式: - 数据增广(Data Augmentation):通过随机裁剪、翻转等方式扩充原始训练集合,从而让网络具备更强泛化能力; - Transfer Learning:利用已有的大规模公开数据集(比如 COCO )预先训练好的权重作为初始化起点,再针对具体任务微调最后一层分类器即可快速收敛并获得良好表现; - Quantization & Pruning:对浮点运算密集型操作实施量化处理或者修剪掉不重要的连接节点,既减少了存储开销又加快运行效率却不明显牺牲准确性. ```python import mxnet as mx from gluoncv import model_zoo, data, utils # 加载预训练模型 net = model_zoo.get_model('yolo3_darknet53_coco', pretrained=True) # 自定义类别映射表 custom_classes = ['person', 'car'] # 修改最后几层适应新标签体系结构 with net.name_scope(): net.output.reset_class(custom_classes=custom_classes) ```
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