mmdetection 训练时不显示loss日志

最新推荐文章于 2025-06-07 09:21:16 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-07 09:21:16 发布 · 置顶 · 4.8k 阅读 · 14 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#mmdetection #loss

本文介绍了一种常见情况，即在训练过程中日志输出不完整，仅显示开始训练和最大epochs，后续loss未输出。原因是数据集过小及日志输出间隔设置不当。通过调整配置文件中log_config的interval参数，从50改为5，成功解决了日志输出不全的问题。

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

直接上图：

看日志文件，只输出到开始训练，显示最大epochs,后面的loss一直没有输出。但实际上训练已经完结。

重点来了：

原因：数据集太小，日志输出的epoch间隔太大，导致没有输出。

解决方案：修改自己的配置文件，将log_config中interval从50调整到5.

结果：

 

 

 

【mmdetection系列】mmdetection之loss讲解
聿默的博客
12-10 2292
mmdetection之loss讲解，configs、具体实现、及其如何调用的？
使用mmdetection训练模型--记faster-rcnn不同backbone性能比较
hedgehogbb的博客
12-15 4777
使用mmdetection训练模型--记faster-rcnn不同backbone性能比较
mmdetection-自定义Losses
weixin_46365033的博客
08-26 1199
损失函数的默认配置可能不适用于不同的数据集或者模型，因此修改特定的损失显得很有必要。 损失的计算管道 给定pre和GT以及weight，损失函数将输入张量映射到最终的损失标量。 映射可以分为四个步骤： ...
bert-base-ner-train训练没有打印loss及step等重要参数信息（写给初学者）
qq_18256855的博客
04-04 1804
在跟随大牛 Macanv《基于BERT预训练的中文命名实体识别TensorFlow实现》的帖子一步步实现时，发现了一个非常困扰的问题，就是执行以下语句后，屏幕上什么提示也没有，比如loss是多少，进行到哪一步了step等等。 bert-base-ner-train -data_dir ./data -output_dir output -init_checkpoint ../bert/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt -bert_config_file ../
MMDetection3D可视化功能全面解析：从基础绘制到结果展示
最新发布
gitblog_01018的博客
06-07 384
MMDetection3D可视化功能全面解析：从基础绘制到结果展示 前言 在3D目标检测领域，良好的可视化工具对于算法开发、调试和结果分析至关重要。MMDetection3D作为优秀的3D检测框架，提供了强大的可视化功能模块Det3DLocalVisualizer，本文将全面解析其核心功能和使用方法。 可视化工具概述 Det3DLocalVisualizer是MMDetection3D中的核心可视...
mmdetection中的训练显示loss
weixin_51486807的博客
03-08 980
loss_cls: 0.0417, loss_bbox: 0.1390, loss_dfl: 0.1413, loss: 0.3220 这些loss是一个batch整体的loss，不是一张图片的loss
MMDetection目标检测方法在测试时没有输出mAP值
weixin_44133371的博客
07-31 435
MMDetection目标检测方法在测试时没有输出mAP值。
mmdetection_notes:mmdetection原始解析-源码解析
03-24
mmdetection是旷视科技Megvii开源的一个基于PyTorch的高性能目标检测框架，它集成了多种先进的目标检测算法，如Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO系列等，并提供了丰富的数据预处理、模型训练和评估工具。这个框架的...
mmdetection模型的评价工具
dnty00的博客
08-06 2019
mmdetection模型评价方法，包括log中参数的可视化、评价模型复杂度等
mmdetection loss曲线
02-10
为了可视化训练过程中不同类型的损失变化情况，在 `mmdetection` 中可以通过配置文件指定日志记录器来保存每次迭代后的损失数据。通常情况下，这些信息会被存储在一个 JSON 文件里或者 TensorBoard 日志目录中。 ...
云服务器上安装MMDetection及训练自己的数据集-方法总结
莱克博尔德的博客
03-18 2418
1.安装mmcv和mmdetection 第一步：使用清华源来安装pytorch、torchvision和cython 直接安装pytorch和torchvision，命令如下： install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 install cython 第二步：git下载mmcv和mmdetection: 从github上下载mmcv和mmdetection，可能会导致超时或过慢：（不建议） git clone https://github.com/open-
解决yolov5s 训练时不生成日志文件 ”events.out.tfevents.xxxxx“
closejudge的博客
10-13 1050
一般是tensorboard的版本问题，降低几个版本就ok。
lossbackward没有反应，没有任何报错，如何解决？
CHIchiCHI2012的博客
07-15 840
写了一个TOP-N推荐的程序，用变分自编码器对电影和用户分别进行编码和更新，然后点乘计算相似度。当我用torch.nn.functional 预定义的binary_cross_entropy_with_logits作为损失函数时，代码能够正常运行，训练没问题。但是，我用自己定义的BPR损失函数（代码如下）：程序能够计算出损失，但是运行loss_.backward()这一步没有任何反应，就是不动了，也不报错。苦恼了一周了也没有解决，求大佬们指导指导。
mmdetection中的loss是如何打印出来的
liuyang_xyz的博客
01-11 2348
class TwoStageDetector(BaseDetector): Two stage 的forward_train()返回losses列表 （由RPN和ROI的forward_train()返回而来） class EpochBasedRunner(BaseRunner): 其中的 outputs = self.model.train_step(data_batch, self.optimizer, **kwargs).
【MMDetection 系列：三】Loss 函数详解 + Pytorch 实现
热门推荐
鹿鹿的博客
12-03 1万+
Reference https://zhuanlan.zhihu.com/p/40284001 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41665360/article/details/100126744 https://github.com/open-mmlab/mmdetection https://github.com/thangvubk/Cascade-RPN （bas...
pytorch中网络训练添加日志
weixin_45564943的博客
03-09 1927
pytorch中添加日志 如果是指保存训练过程中的loss，accuracy等metric的话，可以采用下面的方法： import logging def get_logger(filename, verbosity=1, name=None): level_dict = {0: logging.DEBUG, 1: logging.INFO, 2: logging.WARNING} formatter = logging.Formatter( "[%(asctime...
MMdetection训练遇到的各种问题总结
liu_dongd的博客
04-20 3196
label = self.cat2label[name] 报错 报错信息如下： KeyError: ‘Traceback (most recent call last):\n File “/home/dreamtech/.conda/envs/AugFPN2/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py”, line 138, in _worker_loop\n samples = collate_fn([dataset[
mmdetection 测试时获取precision指标
freshman_qaq的博客
03-14 5878
运行tool/test.py时，会调用mmdet/datasets/voc.py中的evaluate()函数计算AP值，而evaluate()又是调用mmdet/core/evalution/mean_ap.py中的eval_map()函数获取AP值。其实这个函数eval_map()也可以得到Recall和Precision，只是mmdetection的代码中没有这样处理。 先看一下eval_map()返回的内容： mean_ap就是MAP值，另一个eval_results是一个存储字典的列表，存.
玩转MMDetection-MMDetection v2 目标检测模型有用工具的使用（五）
左右-HPU
07-14 496
测试通用命令。
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值