pytorch warm up
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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火炬框架 利用pytorch实现图像分类,其中包含alexnet,resnet,densenet(其他网络可添加)等图像分类网络 实现功能 基础功能:使用pytorch实现图像分类 带有warmup的step学习率调整 带有warmup的cosine学习率调整 运行环境 python3.7 pytorch 1.7 代码仓库使用 数据集形式 原始数据集形式为,同一个类别的图像存储在同一个文件夹下,所有图像存储在主文件夹data下 |--data |--train |--label1 |--*.jpg |--label2 |--*.jpg |--label3 |--*.jpg ... |--val |--label1
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水下目标检测算法赛 声学图像赛项 第15名代码 (15th Code for Underwater Object Detection Algorithm Competition Sonar Track
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22c0bfc8225b 声呐图像检测在工业、环境、军事等领域应用广泛,其数据常伴随水深与底层探测数据获取,可助力观测海底浅层结构。声呐图像目标检测需从水下侧扫或前视声呐图像中,识别特殊地形地貌、人造物等特征目标,并标注目标区域位置与范围。 参考一般图像目标检测方法,借助迁移学习实现声呐图像目标检测。 该任务面临数据集稀缺、噪声扰动两大问题,易导致模型过拟合。 包含图像归一化、随机水平翻转、随机增加斑点噪声。 检测算法:Cascade-RCNN+FPN;Backbone:ResNet-50+DCN、ResNet-101+DCN;RCNN 的 IoU 阈值设为 [0.55, 0.65, 0.75]。 2 卡训练,学习率 0.005,共 12 个 epoch,warm up 500 轮次,采用 COCO 预训练与多尺度训练。 多尺度测试并结合水平翻转测试增强;对 epoch10、11、12 权重平均处理;最终用 bbox vote 融合;单模后处理用 soft-nms,模型融合后处理用 nms。 参考 mmdetection 框架及论文《Training with Noise Adversarial Network: A Generalization Method for Object Detection on Sonar Image》。 mmdetection 1.1.0、pytorch 1.1.0、torchvision 0.3.0、mmcv 0.3.2、icecream 2.0.0、albumentations 0.4.5、imagecorruptions 1.1.0。 两位队员分别训练,资源为:1. 2 卡 Titan RTX;2. 2 卡 11G-RTX 2080ti。 (按项目实际要求执行) (按项目实
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