微调Grounding DINO

前言

    本文不生产技术,只做技术的搬运工!

环境配置

参考地址:https://github.com/longzw1997/Open-GroundingDino

权重下载

from transformers import BertConfig, BertModel
from transformers import AutoTokenizer

config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased", add_pooling_layer=False, config=config)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

config.save_pretrained("/home/project_python/Open-GroundingDino/bert-base-uncased")
model.save_pretrained("/home/project_python/Open-GroundingDino/bert-base-uncased")
tokenizer.save_pretrained("/home
### 对 Grounding DINO 1.5 进行微调的方法 对于希望利用 Grounding DINO 1.5 构建特定应用并对其进行优化的情况,可以考虑通过微调来适应具体需求。当面对较小的数据集时,推荐采用 Grounding DINO 1.5 Pro 版本,因为其更大的参数量有助于学习更复杂的特征表示[^3]。 为了实现有效的微调过程,建议遵循以下指导原则: #### 准备环境与数据预处理 确保安装了必要的依赖库,并准备好用于训练的新数据集。新数据应经过适当清理和标注以便于模型更好地理解目标对象特性。 #### 调整配置文件 修改默认设置中的超参数以匹配新的应用场景。这可能涉及到调整批量大小、迭代次数以及学习率等关键因素。这些改动通常是在配置文件中完成的。 #### 执行迁移学习策略 考虑到 Grounding DINO 已经具备强大的泛化能力,在此基础上实施迁移学习能够加速收敛速度并提高最终性能。可以通过冻结部分层或者仅更新最后一层分类器的方式来进行初步尝试。 ```python import torch from groundingdino import models model = models.load_model('grounding_dino_1.5', pretrained=True) # 冻结除最后几层外的所有权重 for param in model.parameters(): param.requires_grad_(False) # 解冻指定层数供进一步训练 unfreeze_layers = ['layer_to_unfreeze'] for name, parameter in model.named_parameters(): if any(layer_name in name for layer_name in unfreeze_layers): parameter.requires_grad_(True) ``` #### 训练与验证循环 启动训练流程之前,请先定义好损失函数及评估指标体系。在整个过程中保持定期保存最佳模型副本的习惯,这样可以在遇到过拟合等问题时及时回滚到最优状态。 #### 测试与部署准备 完成上述步骤之后,务必在一个独立测试集中检验改进后的模型效果。如果满足预期,则可将其集成至实际产品环境中投入使用。
评论 45
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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

打赏作者

魔障阿Q

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
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