YOLOv8训练 取消半精度训练

最新推荐文章于 2024-10-18 14:27:56 发布
最新推荐文章于 2024-10-18 14:27:56 发布
阅读量1k 收藏 17
点赞数 5
文章标签： 笔记
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44625095/article/details/132296858
版权

①取消训练时的半精度

注释 torch_utils.py中的

x['model'].half()  # to FP16

②取消验证时的半精度

修改engine/validator.py中的105行为

self.args.half = self.device.type != 'cpu'  # force FP16 val during training
self.args.half = False

成谋任
关注
（22）目标检测算法之 yolov8 模型训练、导出总结、问题汇总
yohnyang的博客
05-05 2064
目标检测算法之 yolov8模型导出总结
超详解| Yolov8模型手把手调参 | 配置 | 模型训练 | 验证 | 推理
热门推荐
穿着帆布鞋也能走猫步
09-06 9万+
Yolov8参数详细解析
YOLOv8如何关闭AMP混合精度训练？
毕竟是Shy哥
10-30 4843
如果你是使用命令行运行的话,只需要在训练参数中添加–unamp即可. 如果你是直接代码运行的话,找到这个参数parser.add_argument(‘–unamp’, action=‘store_true’, help=‘Unuse Automatic Mixed Precision (AMP) training’),修改为parser.add_argument(‘–unamp’, action=‘store_true’, default=True, help=‘Unuse Automatic Mixed
YOLOv8问题解决：训练精度、召回率、Map为0
xyc6355的博客
03-25 6603
2、ultralytics/engine/validator.py的115行Flase掉half命令。self.args.half = False #关闭半精度验证。1、在default.yaml中关闭amp。
YOLOv5 detect.py开启半精度推理
qq_45834106的博客
01-18 1238
由于是使用了detect.py文件进行推理的，无法判断，现在想到的办法是去查看测试得到的CSV文件。根据CSV文件所展示的，开启半精度之后预测的概率确实是会降低的。我这里分别使用YOLOv5s和YOLOv5x进行了一下测试：开启半精度预测之后，根据下面两个表格可以看出，模型越大，检测的图片越多，那么半精度推理所提高的速度也就越多。上面这个博客应该是没有问题的，但是我现在环境没装好，还没办法实践，等环境装好后会补充测试。但是在我装环境的过程中我发现，在detect.py中的模型参数包含了开启半精度的选项。
YOLOv8验证参数详解（全面详细、重点突出、大白话阐述小白也能看懂）
qq_37553692的博客
05-27 8989
这个参数指定了模型运行的设备，可以是cuda设备（如cuda device=0/1/2/3）或者是cpu。可以是一个标量，表示宽度和高度相等，也可以是一个包含宽度和高度的列表，比如(640, 480)。: 这个参数指定了数据文件的路径，比如coco128.yaml，它是一个配置文件，包含了训练数据集的相关信息，比如图像路径、标签等。这对于一些特定的任务，如目标检测中的多标签预测，可能会很有用。只有当检测结果中物体的置信度高于这个阈值时，它们才会被视为有效的检测结果。这对于后续的结果分析和可视化很有用。
手把手教你搭建YOLOV8+CUDA环境，训练自定义数据集，训练推理验证导出。小白也能看得懂的！
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
05-18 1万+
YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效、准确等特点而备受瞩目。由2023年Ultralytics公司发布了YOLO的最新版本YOLOv8是结合前几代YOLO的基础上的一个融合改进版。本文主要介绍YOLOv8环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署
yolov5取消半精度验证
01-07
在 YOLOv5 的 `train.py` 文件中，默认情况下启用了混合精度训练，这可以通过使用 NVIDIA Apex 库实现[^1]。为了禁用半精度验证，在源码中有几个位置需要注意修改。 #### 修改配置文件 首先可以尝试通过调整配置...
yolov7怎么关闭混合精度训练
最新发布
01-23
### 如何在 YOLOv7 中禁用混合精度训练 对于YOLOv7，默认情况下可能会启用混合精度训练来加快计算速度并减少内存占用。然而，在某些特定的情况下，可能希望禁用这种特性以确保完全的浮点运算。 为了实现这一点，...
目标检测YOLOv8代码实战（数据集：VisDrone）
kyxdjy的博客
02-29 4252
目标检测YOLOv8代码实战（数据集：VisDrone）
colab GPU训练模型 yolov5
qq_45760086的博客
01-18 1505
详细介绍了使用colab的云GPU训练yolov5的过程，供大家参考
YOLOv8参数解释
qq_44903752的博客
06-18 4656
YOLOv8参数解释
YOLO V8-Detection 【单张图片推理】 推理详解及部署实现
牧子川的博客
04-05 1万+
该代码对YOLO V8 中 Detection 中推理代码进行拆解，对里面单独的模块给单独提取出来，方便进行后续的修改，并且该代码是一个每次对一张图片进行推理。
yolov8在train时，出现box_loss、cls_loss、dfl_loss为nan，Box(P R mAP50 mAP50-95)为0的解决办法
2301_78783836的博客
07-04 1万+
'cpu' 将self.args.half的值设置为False 后训练yolov8n Box(P R mAP50 mAP50-95)不为0。并注释掉ultralytics/yolo/engine/validator.py 中第102行代码 # self.args.half = self.device.type!分析.half()改为.float()或者把half赋值为False，找到val.py和validator.py。查看self.args.half:的值的结果。
Python+Yolov5电梯口跌倒识别
alicema1111的博客
05-05 722
这篇博客针对Python+Yolov5电梯口跌倒识别编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。
YOLOv5接口报错
人纇捕完計劃
05-17 1053
RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.HalfTensor) should be the same 个人分析报错原因是在使用单GPU的时候Yolov5会开启半精度，但是我在数据处理的时候漏掉了这种情况。 临时解决方式： 由于时间有限，暂时把单GPU开启半精度的功能注释掉了 更好的方式： 在数据处理阶段增加使用半精度模式时img = img.half() ...
【YoLov5基础概念】
dick2037326373的博客
10-18 838
YOLOv5 基础概念：一、模型结构Input（输入）：Backbone（骨干网络）：Neck（颈部）：Head（检测头）：二、Anchor Boxes（锚框）三、Confidence Score（置信度得分）四、Classes（类别）五、Non-Maximum Suppression（非极大值抑制）六、Training and Inference（训练和推理）训练：推理：
yolo v8环境搭建与简单使用
shgg2917的博客
04-29 2万+
YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个深度学习框架，用于实现实时对象检测。它是 YOLO 系列的最新迭代，旨在提供更高的准确性和速度。YOLOv8 继承了前代模型的优点，并在此基础上进行了多项改进，包括更复杂的网络架构、更优化的训练流程和更强大的特征提取能力。这些改进共同作用，使得 YOLOv8 在多个标准数据集上达到了前所未有的检测性能。
评论 2
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