YOLOv8关于batch的二三事

最新推荐文章于 2025-02-10 17:04:31 发布
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查看YOLOv8的batch-size时候出现了这样的问题，发现并不都是设置的batch数字，设置的batch为16，查了好久发现：是因为训练集和验证集的数据个数不是8的倍数：

训练集有70张图片：因此除了16的batch之外，最后70÷16会余下一个6，这就是batch为6的来源

同理得到的是：在验证集的时候，数据只有10张，因此batch不是16的倍数，只能为10

将训练集和验证集的数据个数改为8的倍数即可得到batch均为8的倍数

苏念北
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以逻辑回归举例，逻辑回归的输出是一个 0 到 1 之间的概率数字，因此，如果我们想要根据这个概率判断用户好坏的话，我们就必须定义一个阈值。因此，对于阈值为 0.5 的情况下，我们可以得到相应的一对查准率和查全率。选取合适的阈值点要根据实际需求，比如我们想要高的查全率，那么我们就会牺牲一些查准率，在保证查全率最高的情况下，查准率也不那么低。因此，为了找到一个最合适的阈值满足我们的要求，我们就必须遍历 0 到 1 之间所有的阈值，而每个阈值下都对应着一对查准率和查全率，从而我们就得到了 PR 曲线。
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在本实验中，我们将大图像分割为四个大小相等的小图像，并经过预处理后以batch大小为4的形式输入YOLOv5s模型进行推理和后处理。这种方法有效避免了因非等比例缩放而导致的图像失真，同时减少了缩放操作带来的像素信息损失，避免了像素填充操作的需求。此外，我们使用官方预训练的YOLOv5模型，复现过程相对简单，为目标检测任务提供了高效且准确的解决方案。
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随之batch_size的增加，显存随着增加，batch_size设置为61的时候，显存降低，但是下面的GPU利用率达到最高，当batch_size达到56的时候，onnx显存撑爆。模型的输入都是640x640,不同batch进行的推理情况，每个batch测试10次，三种模型在验证集上的预测精度相同。Tensorrt模型不能动态宽高，动态宽高会造成模型的复杂度变高，性能反而降低，只使用动态batch。onnx模型动态batch，动态宽高，使得模型的复杂度变高，造成以下onnx模型性能的降低。
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通过调整这些参数，可以针对特定的数据集和任务优化YOLOv8模型的性能。不同的数据集和任务可能需要不同的参数设置，因此在训练之前进行参数调优是非常重要的。
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在进行YOLOv8或任何深度学习模型的训练时，`batch size`和`workers`的设置是两个重要的参数，它们直接影响到训练的效率和效果。更多的`workers`可以加快数据的加载速度，从而减少GPU等待数据的时间，提高训练效率。对于较大的模型或较复杂的数据增强流程，可能需要相对较小的`batch size`或更多的`workers`。2.实验调整：没有一套适用于所有情况的设置，最佳的`batch size`和`workers`数量通常需要根据具体的硬件配置和数据集通过实验来确定。
Yolo中epoch、batch、batchsize的含义
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在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次把所有的数据（整个数据库）输入网络中，然后计算它们的梯度进行反向传播，由于在计算梯度时使用了整个数据库，所以计算得到的梯度方向更为准确。在YOLOv5中，每个epoch的训练过程中，模型会遍历数据集中的每个批次（batch）数据，并根据损失函数计算预测值与真实标签之间的差异，然后通过反向传播算法来调整模型的参数，以使得模型在下一次遍历数据集时能够更好地预测猴猕猴桃。就是Batch Size=1，每次计算一个样本，梯度不准确，所以学习率要降低。
yolov8的batch
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### YOLOv8中的Batch Size配置与用法 在YOLOv8中，`batch size`是一个重要的超参数，它决定了模型训练过程中每次迭代所使用的样本数量。较大的`batch size`可以提高GPU利用率并加速收敛过程，但也可能导致内存不足或泛化能力下降[^1]。 #### Batch Size的默认设置 YOLOv8提供了灵活的配置选项来调整`batch size`。通常情况下，默认的`batch size`被设定为16或32，具体取决于硬件资源和数据集规模。这一数值可以在训练脚本中通过命令行参数指定或者在`.yaml`文件中定义。 #### 修改Batch Size的方法 可以通过两种方式修改YOLOv8的`batch size`： 1. **命令行参数** 使用`--batch-size`标志直接在启动训练时指定所需的批量大小。例如： ```bash yolo train model=yolov8n.pt data=coco.yaml epochs=100 batch-size=32 ``` 2. **YAML配置文件** 如果希望更持久地更改批处理尺寸，则可在对应的`.yaml`配置文件里加入如下字段： ```yaml train: batch_size: 32 val: batch_size: 32 ``` 这样做能够确保无论何时加载该特定配置都会应用相同的批次大小。 #### 调整Batch Size的影响因素 当考虑改变YOLOv8的`batch size`时需注意几个方面的影响： - **计算资源**：更大的`batch size`需要更多的显存支持；如果遇到CUDA out of memory错误可能是因为选择了过高的值。 - **学习率调节**：随着`batch size`的变化往往也需要相应调整初始学习速率以维持稳定的学习动态。 - **效果权衡**：虽然理论上增大`batch size`有助于更快达到最优解，但实际上太大的值可能会损害最终模型的表现质量。 综上所述，在实际操作中应依据具体情况合理选取合适的`batch size`以便获得最佳性能的同时兼顾效率与准确性需求。 ```python import torch from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=5, batch=-1) # 自动选择最大可用batch size ```
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