#deep-learning #neural-network #object-detection #yolo #darknet
#глубокое обучение #нейронная сеть #обнаружение объекта #yolo #darknet
Вопрос:
Когда я тренирую yolo v4, я получаю много выходных данных, которые позже хочу использовать для построения графика изменений скорости обучения.
При max_batches = 1543 darknet печатает 74064 выходных данных (с потерями и т. Д., Я не считаю выходные данные с вычислением карты, определением сети и т. Д.). При batch = 32, dividences = 16 у меня всего 49376 итераций (определяемых как отдельные изображения, передаваемые по сети)!
Что-то определенно не так, кто-нибудь знает, как часто этот двоичный файл должен печатать значения?
./darknet detector train data/obj.data ../yolov4-custom.cfg yolov4.conv.137 -dont_show -map amp;> logs.txt amp; disown
[...]
v3 (iou loss, Normalizer: (iou: 0.07, cls: 1.00) Region 139 Avg (IOU: 0.000000, GIOU: 0.000000), Class: 1.000000, Obj: 0.000000, No Obj: 0.000000, .5R: 0.000000, .75R: 0.000000, count: 1, class_loss = 0.500000, iou_loss = 0.000000, total_loss = 0.500000
v3 (iou loss, Normalizer: (iou: 0.07, cls: 1.00) Region 150 Avg (IOU: 0.394489, GIOU: 0.289983), Class: 0.985003, Obj: 0.004027, No Obj: 0.000896, .5R: 0.000000, .75R: 0.000000, count: 6, class_loss = 3.253636, iou_loss = 0.891068, total_loss = 4.144704
v3 (iou loss, Normalizer: (iou: 0.07, cls: 1.00) Region 161 Avg (IOU: 0.612244, GIOU: 0.555591), Class: 0.897004, Obj: 0.014743, No Obj: 0.000339, .5R: 1.000000, .75R: 0.000000, count: 1, class_loss = 0.492179, iou_loss = 0.095293, total_loss = 0.587472
[...]
Комментарии:
1. Вы проверили количество выходных данных в вашем logs.txt файл?
2. Да, как упоминалось в оригинальном сообщении.
Ответ №1:
Кажется, что выходные данные из двоичного файла печатаются в yolo_layer.c. Yolo v4 имеет 3 слоя yolo. Размер пакета, записанный yolo layers = 2 (global_batch_size/ подразделения). 16 прямых проходов за партию * 1543 партии * 3 отпечатка за один прямой проход = 74064
В этом есть смысл.