Nettetstart_factor – The number we multiply learning rate in the first epoch. The multiplication factor changes towards end_factor in the following epochs. Default: 1./3. end_factor – The number we multiply learning rate at the end of linear changing process. Nettet16. mar. 2024 · # 总训练轮数 epoch: 405 # 学习率设置 LearningRate: # 默认为8卡训学习率 base_lr: 0.01 # 学习率调整策略 schedulers:-!PiecewiseDecay gamma: 0.1 # 学习率变化位置(轮数) milestones:-243-324 # Warmup-!LinearWarmup start_factor: 0. steps: 4000 # 优化器 OptimizerBuilder: # 优化器 optimizer: momentum: 0.9 type: Momentum # 正则 …

安防重点场景异常行为识别--抽烟、打电话 - 知乎

Nettet前面已经介绍了PaddleDetection开发套件，使用这个套件最方便的点就是不需要自己搭建复杂的模型。 这不仅可以快速进行迁移学习，训练中的参数也可以直接在yml环境文件中进行修改，简单方便易操作。 具体步骤总结为： 点开PaddleDetection/configs目录，在其中挑选自己要用的模型； 点开挑选好的模型yml文件，进行配置的修改，其中主要注意三点： … Nettet25. aug. 2024 · 一.运行代码 因为我们这个项目精度比较重要，所以我下载了精度最高的模型： SOL _X101_DCN_3x 首先先配置环境，我选择利用pytorch新建了一个conda python 3.6 下载后运行如下示例指令： python tools/test_ins.py configs/ “相关推荐”对你有帮助么？ 小俊俊的博客 码龄5年 暂无认证 87 原创 4万+ 周排名 1万+ 总排名 20万+ 访问 等级 … inert 303 rounds uk

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Nettet4. sep. 2024 · 基于PaddleDetection中的PP-HumanV2之安防重点场景异常行为识别--抽烟、打电话. 1. 项目场景说明. 安全是一个一直都很热门的话题，由于个人不重视安全问题，造成了许多重大事故，不但为个人的生命和财产安全带来威胁，而且为他人和社会造成不小的隐患。. 如在 ... Nettet3. jan. 2024 · cuda：10.1 paddlepaddle：develop版本 paddledetection：develop版本 显卡：2080Ti*2 系统：ubuntu 16.04 使用paddle mask-Rcnn训练自己的数据集，（数据集没问题，用solov2训练过的）模型使用mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.yml，使用对应的预训练权重文件mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.pdparams，训练配置文件如下： NettetLinearWarmup¶ class paddle.optimizer.lr. LinearWarmup (learing_rate, warmup_steps, start_lr, end_lr, last_epoch =-1, verbose = False) [源代码] ¶. 该接口提供一种学习率优化 … iners tech facebook