【Detectron2】 cfg.SOLVER.STEPS 和 cfg.SOLVER.GAMMA超参数的含义

文章介绍了Detectron2中cfg.SOLVER.STEPS和cfg.SOLVER.GAMMA这两个关键超参数的作用,它们控制了训练过程中的学习率衰减,旨在平衡训练初期和后期的学习效率。

cfg.SOLVER.STEPS 和 cfg.SOLVER.GAMMA是Detectron2的yaml文件中的两个超参数,它们的含义是:

  • 当训练轮数(iteration)达到cfg.SOLVER.STEPS时,学习率会在原来基础上乘以sfg.SOLVER.GAMMA。
    也就是说,让训练随着轮数的增加有一个学习率变小的一个过程。

我认为这样的好处是,训练前期不会因为学习率太小而导致损失下降速度慢,也不会因为后期学习率太大而达不到更好的效果。所以使用这两个参数可以平衡训练过程中不同阶段所需要的学习率。

例如:
在这里插入图片描述
当参数如上图所示,训练到2500轮时学习率变为0.0005,训练到3500轮时变为0.00025.


参考:github

由于Detectron2是一个非常灵活的深度学习框架,其训练代码可以因特定问题而异。但是,以下是Detectron2训练代码的基本模板: ```python from detectron2.config import get_cfg from detectron2.data.datasets import register_coco_instances from detectron2.engine import DefaultTrainer from detectron2.utils.logger import setup_logger # Configurations cfg = get_cfg() cfg.merge_from_file("configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml") cfg.DATASETS.TRAIN = ("train_dataset_name",) cfg.DATASETS.TEST = () cfg.DATALOADER.NUM_WORKERS = 2 cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH = 2 cfg.SOLVER.BASE_LR = 0.00025 cfg.SOLVER.MAX_ITER = 3000 cfg.SOLVER.STEPS = (1000, 2000) cfg.SOLVER.GAMMA = 0.5 cfg.MODEL.ROI_HEADS.BATCH_SIZE_PER_IMAGE = 128 cfg.MODEL.ROI_HEADS.NUM_CLASSES = 1 # Dataset registration register_coco_instances("train_dataset_name", {}, "path/to/train.json", "path/to/train/images") register_coco_instances("test_dataset_name", {}, "path/to/test.json", "path/to/test/images") # Logger setup setup_logger() # Training trainer = DefaultTrainer(cfg) trainer.resume_or_load(resume=False) trainer.train() ``` 在上面的代码中,需要注意以下几点: 1. `cfg.merge_from_file("configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")`指定了模型配置文件的位置名称。需要指定与数据集相对应的模型配置文件。 2. `cfg.DATASETS.TRAIN`参数需要指定训练数据集的名称,可以与注册数据集时指定的名称相同,也可以不同。 3. `register_coco_instances()`函数用于将COCO格式的数据集注册到Detectron2中,需要指定数据集的名称、COCO格式的标注文件位置以及图像数据所在的文件夹路径。 4. 训练器(`trainer`)定义启动后,可以使用`trainer.train()`方法运行训练。 以上代码仅供参考,具体的训练代码需要根据问题数据集进行调整修改。
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