pytorch 测试 shuffle yolov3

本文详细介绍了如何使用PyTorch进行Yolov3模型的shuffle测试,通过步骤解析展示了在训练过程中数据打乱的重要性和具体操作方法,帮助读者理解并实践深度学习模型的优化技巧。

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

 

# coding='utf-8'
import os
import sys
import time
import datetime
import logging
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

torch.backends.cudnn.benchmark = True

MY_DIRNAME = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
sys.path.insert(0, os.path.join(MY_DIRNAME, '..'))
from nets.model_main import ModelMain
from nets.yolo_loss import YOLOLayer
from common.coco_dataset import COCODataset


TRAINING_PARAMS = \
{
    "model_params": {
        "backbone_name": "darknet_53",
        "backbone_pretrained":"", #  set empty to disable
        # "backbone_pretrained":"../weights/mobilenetv2_weights.pth", #  set empty to disable
    },
    "yolo": {
        "anchors": "16,24, 23,39, 25,84, 31,66, 42,54, 46,38, 56,81, 59,121, 74
YOLOv8(You Only Look Once Version 8)是一个基于YOLO系列的实时物体检测模型,它通常用于计算机视觉任务。为了创建YOLOv8的测试集数据加载器,你需要遵循以下几个步骤: 1. 准备数据集:首先,你需要一个标注好的图像数据集,包含训练图片及其对应的标签文件。标签文件应该描述每个物体的位置和类别。 2. 数据预处理:根据YOLOv8的要求对图像进行预处理,这可能包括调整尺寸、归一化等操作。YOLOv8建议使用输入大小640x640或更小,以便于实时性能。 3. 创建Dataloader库:如果你使用的是PyTorch框架,可以利用`torch.utils.data.Dataset`和`DataLoader`。对于测试集,不需要随机性,所以通常设置`shuffle=False`。 4. 实现自定义Dataset:继承`torch.utils.data.Dataset`,并实现`__getitem__`和`__len__`方法。`__getitem__`负责读取并转换单张图片和其标签,`__len__`返回数据集中样本的数量。 5. 初始化Dataloader:在`DataLoader`构造函数中传入你的自定义数据集实例,指定batch_size、workers数(取决于硬件)以及是否需要pin_memory加速内存访问。 示例代码: ```python import torch from torchvision import transforms from yolov8_dataset import YOLOv8DataSet # 数据预处理 transform = transforms.Compose([transforms.Resize((640, 640)), transforms.ToTensor()]) # 初始化数据集 test_dataset = YOLOv8DataSet('path_to_test_data', transform=transform, is_train=False) # 创造数据加载器 test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=num_workers, pin_memory=True) ```
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