torch yolov3训练性能优化

最新推荐文章于 2025-06-13 14:38:13 发布
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分类专栏： pytorch知识宝典 yolo
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/80789875
本文探讨了如何使用PyTorch优化YOLOv3模型的训练性能，包括数据预处理加速、批处理大小调整、混合精度训练、GPU内存管理和分布式训练等策略，以实现更快的收敛速度和更高的资源利用率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

训练性能优化


训练耗时；1.YoloLayer中 target 不为null 计算loss，2.反向传播需要400ms
优化：缓存训练数据：
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pytorch Yolov3训练优化
jacke121的专栏
01-16 1433
这次这个好像无效 D:\Team-CV\72.98\daoqi_10_28\d_yao.zip\d_yao\project\YOLOv3_PyTorch_gpu_same1023ok2\YOLOv3_PyTorch_gpu_same1024\YOLOv3_PyTorch_gpu_same2_1230_pelee\training from __future__ import print_fu...
YOLOv8训练中的问题解析与解决方案全汇总：报错、精度与损失优化实践（附代码与详细教程）
一键难忘的博客
11-24 4948
模型在自定义数据集上的训练看似正常，但预测时无法检测到任何目标。如果使用了自定义模块，可以通过定义自适应的 FLOPs 计算函数来支持。例如，若模型使用了out_c = 16将注册到 YOLO 模型中，确保框架能够计算 GFLOPs。本文详细分析了使用 YOLOv8 训练过程中常见的报错场景，并针对每种问题提供了明确的原因和解决方案，同时结合代码实例加以说明。通过系统性地排查和优化，可以有效提升训练效率与模型性能。
YOLOv3有哪些优化策略
小菜的博客
03-01 8060
序言 距离YOLOv3的发布已经快两年了，虽然在这两年里面虽然涌现了很多优秀的框架，但是毫无疑问的是，在工业界目标检测中，YOLOv3仍然很受CV爱好者们的喜爱，尽管新框架检测精度和速度不断提高，但是多数情况下是为了刷榜，并没有像YOLOv3一样普遍受众，这也是为什么距离发布已经快过去两年了，YOLOv3还是这么受爱好者们青睐的原因，不过近日作者在推特上宣布不再从事深度学习视觉领域的研究，这也意味...
YOLOv3-Tiny深度学习目标检测实战项目
最新发布
weixin_33256096的博客
06-13 826
YOLOv3-Tiny 是YOLO（You Only Look Once）系列中的一个轻量级目标检测模型，它在保持实时性的同时，适度地牺牲了一定的准确性，以适应嵌入式设备和移动平台。它通过简化标准YOLOv3的网络结构，降低了计算复杂度和模型大小，从而实现了更快的推理速度。网络剪枝是一种模型压缩技术，它通过去除神经网络中冗余或不重要的部分来简化网络结构，以此来减小模型的大小、提高运算效率，同时尽可能地保持模型的性能。
YOLOv3：优化网络结构提升小目标检测能力，并引入多标签分类任务
AI_dataloads的博客
11-08 1295
YOLOv3（You Only Look Once version 3）的设计引入了一些重要的改进，使其在目标检测任务中表现更出色。下面我将介绍其中的一些关键结构和改进。。在目标检测任务中，很多算法在最后一层使用softmax作为分类器，这是因为softmax可以输出所有分类的概率。然而，YOLOv3没有采用这种方法，主要原因是softmax假设每个框只分配一个类别（得分最高的一个），而在一些复杂场景下，一个目标可能有重叠的类别标签，因此softmax不适用于多标签分类。
YOLOV3模型优化系列（一）Gaussian YOLOV3介绍
ltshan139的专栏
01-13 4522
前言 现在对目标检测网络算法模型YOLOV3优化的文章很多，有很多新的思想提出来了，比如focal loss，denseNet，anchors free以及注意力机制等。我个人比较偏好那些源代码开放，方法简单明了，可操作性强同时想法合理的papers。以这种标准来看，Gaussian-YOLOV3无疑算得上不错得优化算法模型，至少能很快看到结果。 简介 Gaussian YOLOV3算法模型...
YoloV3改进和优化
qq_41198463的博客
10-08 4648
YoloV3 的改进和优化 本文主要是参考YoloV4 和 pp-Yolo 来谈一下自己的感受，如有不正确地方欢迎各位指正。 PP- YOLO:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44936889/article/details/107560168 1.数据增强 可以采用Mosaic的方法，Mosaic是将四张图片按照一定比例拼接成一张图片，这样可以使模型可以在更小的范围内识别对象，并且，大的Batch Size会使模型的训练效果更好，Mosaic增加了模型的Batch Size的大小
torch-yolov3
03-12
在提供的 "torch-yolov3-main" 文件中，可能包含了实现 YOLOv3 的源代码、配置文件、预训练权重和示例数据。通过阅读和理解这些文件，开发者可以学习如何在 PyTorch 中构建和应用 YOLOv3 模型，从而进行自定义目标...
Yolov3模型性能优化技巧
Yolov3模型简介与性能分析 ## 1.1 Yolov3模型概述 YOLOv3（You Only Look Once version 3）是目标检测领域的一种经典模型，由Joseph Redmon等人于2018年提出，并且在速度和准确度上取得了比较好的平衡。相较于...
《YOLO3》论文精读：3项优化和Darknet-53让YOLO3奠定了YOLO系列的基石
my_name_is_learn的博客
10-16 1190
3项优化措施和Darknet-53让YOLO3奠定了YOLO系列的基石，正式开启了后续的YOLO辉煌故事
Pytorch训练YOLOv3
m0_64127458的博客
03-14 521
3.在解压出来的目录下新建一个文件夹命名为VOCdevkit，再在这个文件夹下面建两个文件夹images和labels，images和labels里面分别包含三个文件夹train、val和test，其实就可以直接把YOLOv8的YOLO格式数据集复制到VOCdevkit里面。4.前一步过后数据集就放好了，接下来创建一个数据集的配置文件data.yaml，放在data的文件夹里面。（我自己随便取的名字叫voc.yaml,后面训练的时候填的voc.yaml就是这一步得到的yaml文件）
Python-用PyTorch实现YOLOv3训练和推理
08-11
用 PyTorch 实现 YOLOv3 训练和推理
Python-YOLOv3的PyTorch完整实现
08-11
YOLOv3的PyTorch完整实现
基于Pytorch的YOLO-v3-tiny实现代码
10-24
基于Pytorch0.4的YOLO-v3-tiny实现代码，可直接调用摄像头实现目标检测的运行，改代码基于coco数据集，可检测出80个类。
yolo v3学习笔记
jacke121的专栏
06-10 3670
证明relu6能比leaky relu有更好的效果，收敛也更快。 pelee mouse 测试集 map 94.57 训练集 ？ yolov3 测试集map 95 训练集99% 卷积层得来的特征： 输入是416*416： 13*13 一个特征点代表32*32像素的图像，检测大目标，最小检测32*32的图像，基于1280是96*96的图像 26*26 一个特征点代表16*16......
YOLOv3-Pytorch版本训练教程
qq_37531572的博客
07-21 5702
YOLOv3-Pytorch版本训练教程开始前的说明环境配置1.下载源码2.下载训练过程中会用到的预权重3.制作自己的数据集1.图片标定2.建立如下文件夹3.提取训练集文件名4.生成labels及完整文件路径4.修改参数1.修改cfg文件2.新建data和names文件5.开始训练6.笔者遇到的问题1. 'No labels found. Incorrect label paths provid...
pytorch——yolov3学习之模型训练
BigDiorXixi的博客
11-21 1705
pytorch——yolov3学习之模型训练 代码来自：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 最近在学习yolov3，学长布置了任务，让用yolov3来训练百度识虫的数据集，写这篇文章总结一下最近的学习心得，写一写我在学习过程中踩的坑 数据集地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/19638 （该数据集使用的是VOC存储方式，由2183张jpeg格式图片构成，其中训练集169
YOLOv8默认使用的优化器是什么？optimizer默认值auto指定的是什么优化器？
阿旭的博客
09-27 6764
YOLOv8默认使用的优化器是什么？optimizer默认值auto指定的是什么优化器？
YOLOv3模型的优化
weixin_42108090的博客
12-18 1403
PP-YOLOv3模型结构 Backbone的优化 ResNet-D 优化信息丢失问题 可变性卷积对检测性能的提升，特别是对检测速度的提升。 其他优化策略 卡间同步batch norm Drop Block 减少过拟合 指数滑动平均，把梯度的上下抖动平滑掉。 用IoU来表征定位精度乘到score里，通过定位精度调整score让定位精度高的检测框排在前边。 结合Sigmoid函数理解 ...
yolov8训练参数优化
02-23
### YOLOv8 训练参数优化方法 #### 动态调整学习率 为了使模型更快收敛并达到更好的性能，在训练过程中动态调整学习率是一种有效的方式。初始阶段采用较高的学习率加速权重更新，随着迭代次数增加逐渐降低学习率有助于稳定训练过程，防止过拟合现象的发生[^1]。 ```python lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1) for epoch in range(num_epochs): train(...) lr_scheduler.step() ``` #### 自动化超参数调优工具的应用 借助自动化机器学习平台如Ray Tune，可以通过定义合理的搜索空间来探索不同组合下的最优解。支持多种算法包括随机搜索、贝叶斯优化等，帮助找到最适合当前任务需求的最佳配置方案。 #### 数据增强技术的选择与应用 适当的数据增强措施可以在不改变原有类别特征的前提下扩充数据集规模，从而改善泛化能力。然而需要注意的是过度处理可能会破坏原始对象特性，因此要谨慎设置变换程度以及频率，并密切监控验证集上的表现变化趋势以便及时作出相应修改[^2]。 #### 正样本框选择灵活性改进 YOLOv8引入了更为先进的正负样本分配机制——即所谓的“动态标签匹配”。该策略允许更广泛地选取符合条件的目标边界框作为真值参与后续计算环节；与此同时配合分布焦点损失函数（Distribution Focal Loss），进一步提升了定位准确性及鲁棒性水平[^3]。
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