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基本检测训练及模型评估参数

  • SSD检测的参数名、类型、取值范围、默认值及说明如表1所示。
    表1 SSD基本检测训练参数信息(ssd_mobilenet_fpn_mindspore/model_train.py)

    参数名

    类型

    取值范围

    默认值

    说明

    --scale

    int

    1~10

    4

    anchor尺度。

    --scales_per_octave

    int

    1~4

    2

    每层特征尺度个数。

    --aspect_ratios

    str

    数值取值范围在0.05~20的float,且数值个数不能超过10个。

    "1.0, 2.0, 0.5"

    anchor宽高比。

    --color_adjust

    bool

    True 或 False

    True

    是否开启随机颜色。

    --random_crop

    bool

    True 或 False

    True

    是否开启随机剪裁。

    --random_flip

    bool

    True 或 False

    True

    是否开启随机翻转。

    --train_dataset_path

    str

    -

    None

    训练数据集路径。

    --epoch_size

    int

    [1, 10000]

    40

    训练epoch数。

    --batch_size

    int

    小于或等于数据集中图片个数

    [1, 512]

    2

    训练batch数。

    --loss_scale

    int

    [1, 2048]

    1024

    损失尺度。

    --input_width

    str

    [1, 10000),且是128的倍数

    "2048"

    模型的输入宽度。

    --input_height

    str

    [1, 10000),且是128的倍数

    "1536"

    模型的输入高度。

    --init_lr

    float

    (0, 1)

    0.001

    训练学习率。

    --weight_decay

    float

    (0, 1)

    0.00004

    权重衰减。

    --quick_train

    bool

    True 或 False

    False

    快速训练开关。

    --pretrained_ckpt_path

    str

    -

    "pre_trained_ckpt"

    预训练模型存放路径。

    --device_id

    int

    [0,7]

    0

    训练NPU的编号。

    --device_num

    int

    当前仅支持单卡,即只能为1

    1

    训练NPU的数量。

    --filter_weight

    bool

    True 或 False

    True

    是否过滤Head网络权重参数。

    --save_checkpoint_epochs

    int

    -

    10

    保存训练ckpt的间隔,以1个epoch为单位。

    --train_output_path

    str

    -

    "train_output_path"

    训练输出路径。

    --save_best_ckpt

    bool

    True 或 False

    True

    在边训练边验证场景下,是否保存精度最好的ckpt。(后续版本计划删除该参数。目前在“run_eval”为True时默认保存精度最好的ckpt。)

    --run_eval

    bool

    True 或 False

    True

    是否开启边训练边评估的功能。

    --eval_start_epoch

    int

    -

    5

    在边训练边评估场景下,经过多少个epoch才开启评估。

    --eval_interval

    int

    [1, 10000]

    5

    在边训练边评估场景下,模型评估间隔,以1个epoch为单位。

    --enable_modelarts

    bool

    True 或 False

    False

    是否使用ModelArts进行训练。

    --data_url

    str

    -

    None

    在ModelArts训练时,数据集路径。

    --train_output_url

    str

    -

    None

    在ModelArts训练时,输出路径。

    --checkpoint_url

    str

    -

    None

    在ModelArts训练时,预训练模型路径。

  • SSD检测评估的参数名、类型、取值范围、默认值及说明如表2所示。
    表2 SSD检测模型评估参数信息(ssd_mobilenet_fpn_mindspore/model_eval.py)

    参数名

    类型

    取值范围

    默认值

    说明

    --device_id

    int

    [0,7]

    0

    评估NPU的编号。

    --eval_ckpt_path

    str

    -

    None

    评估ckpt获取路径,需要指定到训练的输出路径。

    --eval_output_path

    str

    -

    "eval_output_path"

    评估结果输出路径。

    --min_score

    float

    -

    0.4

    置信度阈值。

    --nms_threshold

    float

    -

    0.2

    nms处理时的iou阈值。

    --eval_dataset_path

    str

    -

    None

    评估数据集路径。

    --enable_modelarts

    bool

    True 或 False

    False

    是否使用ModelArts进行训练。

    --data_url

    str

    -

    None

    在ModelArts评估时,数据集路径。

    --eval_output_url

    str

    -

    None

    在ModelArts评估时,输出路径。

    --checkpoint_url

    str

    -

    None

    在ModelArts评估时,预训练模型路径。

    --pretrained_ckpt_path

    str

    -

    "pre_trained_ckpt"

    预训练模型路径。