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如何在自定义数据集上训练 YOLOv9
在本文中，我们将展示如何在自定义数据集上训练 YOLOv9 模型。我们将通过一个训练视觉模型来识别球场上的足球运动员。话虽如此，您可以使用在本文中使用所需的任何数据集。 如何训练一个YOLOv9模型 您可以使用YOLOv9项目目录中的train.py文件来训练YOLOv9模型。 步骤#1：下载数据集 要开始训练模型，您需要一个数据集。 步骤#2：使用YOLOv9Python脚本来训练模型 让我们在数据集上训练20个epochs的模型。 您可以使用YOLOv9体系结构来训练对象检测模型。 在本文中，我们演示了如何在自定义数据集上运行推理和训练YOLOv9模型。 我们克隆了YOLOv9项目代码，下载了模型权重，然后使用默认的COCO权重进行推理。然后，我们使用足球运动员检测数据集训练了一个微调模型。我们回顾了训练图和混淆矩阵，然后在验证集的图像上测试了模型。
1.6K31编辑于 2024-03-12 - 来自专栏算法工程师的学习日志
Python基础训练100题-9
X = [[12,7,3], [4 ,5,6], [7 ,8,9]] Y = [[5,8,1], [6,7,3], [4,5,9]] res=[[0,0,0],
34030编辑于 2022-07-27 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
加速 PyTorch 模型训练的 9 个技巧
在设备之间传输数据是昂贵的，把它作为最后的手段。 优化器和梯度会被保存在GPU 0上，因此，GPU 0上使用的内存可能会比其他GPU大得多。 9. 多节点GPU训练 每台机器上的每个GPU都有一个模型的副本。每台机器获得数据的一部分，并且只在那部分上训练。每台机器都能同步梯度。 Pytorch允许多节点训练，通过在每个节点上复制每个GPU上的模型并同步梯度。所以，每个模型都是在每个GPU上独立初始化的，本质上独立地在数据的一个分区上训练，除了它们都从所有模型接收梯度更新。 将数据集分割成子集(使用DistributedSampler)。每个GPU只在它自己的小子集上训练。 在.backward()上，所有副本都接收到所有模型的梯度副本。这是模型之间唯一一次的通信。 接下来看看你在训练步骤中要做什么。确保你的前向传播速度快，避免过多的计算以及最小化CPU和GPU之间的数据传输。最后，避免做一些会降低GPU速度的事情(本指南中有介绍)。
1.2K20编辑于 2022-02-09 - 来自专栏ATYUN订阅号
Uber的综合训练数据将深度学习速度提高了9倍
Uber AI实验室已经开发了一种称为生成教学网络（GTN）的算法，该算法可为神经网络生成综合训练数据，与使用真实数据相比，该方法可使网络的训练速度更快。 利用这些综合数据，Uber加快了9倍的神经体系结构搜索（NAS）深度学习优化过程。 ? 在arXiv上发表的一篇论文中，团队描述了该系统和一系列实验。 尽管一种典型的方法是在完整数据集上针对多个迭代（或历元）训练每个模型，但这既耗时又昂贵。但是，可以在更短的时间内根据GTN的综合数据对模型进行训练，从而根据实际训练数据对模型的真实效果进行估算。 相反，Uber的系统产生了一个新的数据集，该数据集允许对每个模型进行更少的迭代训练，从而使系统可以在相同的时间内尝试更多的模型。 ? 在CIFAR10数据集上进行的类似实验中，Uber表明他们可以使用合成数据进行128个训练步骤来预测模型性能，而使用真实数据可以进行1200个步骤来预测模型性能，速度提高了9倍。
62820发布于 2020-02-21 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
提高CV模型训练性能的9个技巧
为了更快地迭代，我们需要从“小”着手以减少我们的训练时间： Ayush 创建了一个指向所有共享数据集的数据集线程[2]。从较小的数据集尺寸或分辨率开始可以让您更快地迭代。 数据集 从数据子集开始： 您应该从少量的数据集或示例开始，并在那里验证您的训练模型。 例如：训练 10 个 classes，检查它是否提高了 CV -> 提交 扩展到 20 个classes，检查 CV，然后再次提交 如果一切顺利，就在完整数据集上进行训练。 3. 热身 从论文 Bag of Tricks[9]中，使用 LR 预热是亮点之一： 当你开始训练一个模型时，它具有更多的“随机性”，因为它刚刚开始学习特征，因此首先从较小的 learning_rate 开始允许它选择细节 9. 图像增强 NNs 受益于更多数据。图像中的微小变化确实可以帮助模型提高对图像内部特征的理解。使用正确的图像增强可以真正帮助您的模型。
71920编辑于 2023-02-27 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
提高CV模型训练性能的 9 个技巧
为了更快地迭代，我们需要从“小”着手以减少我们的训练时间：Ayush 创建了一个指向所有共享数据集的数据集线程。从较小的数据集尺寸或分辨率开始可以让您更快地迭代。 数据集从数据子集开始：您应该从少量的数据集或示例开始，并在那里验证您的训练模型。 例如：训练 10 个 classes，检查它是否提高了 CV -> 提交扩展到 20 个classes，检查 CV，然后再次提交如果一切顺利，就在完整数据集上进行训练。3. 长话短说：训练模型尺寸：小保存权重并在更大的图像尺寸上重新训练模型再次保存权重并重新训练最终图像大小这个过程将会获得更快的收敛和更好的性能。6. 9. 图像增强NNs 受益于更多数据。图像中的微小变化确实可以帮助模型提高对图像内部特征的理解。使用正确的图像增强可以真正帮助您的模型。此外，在训练模型时可视化结果，以确保它们了解的是特征而不是背景！
82320编辑于 2023-01-19 - 来自专栏YOLO大作战
YOLOv9如何训练自己的数据集（NEU-DET为案列）
本文内容：教会你用自己数据集训练YOLOv9模型 YOLOv9魔改：注意力机制、检测头、blcok魔改、自研原创等 YOLOv9魔术师 全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！ 然而，现有方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，大量信息将会丢失。因此，YOLOv9 深入研究了数据通过深度网络传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。 我们可以用它来获取完整的信息，从而使从头开始训练的模型能够比使用大型数据集预训练的 SOTA 模型获得更好的结果。对比结果如图1所示。 1.1 YOLOv9框架介绍 YOLOv9各个模型介绍 2.NEU-DET数据集介绍 NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类，一共1800张， 类别分别为：'crazing','inclusion', '/images/%s.jpg\n' % (image_id)) convert_annotation(image_id) list_file.close() 2.YOLOv9训练自己的数据集
1.7K10编辑于 2024-03-26 - 来自专栏sktj
Kubernetes(9:数据)
作用是在Pod中共享数据 创建Pod，volumeMounts ? image.png emptyDir是Host上创建的临时目录，其优点是能够方便地为Pod中的容器提供共享存储，不需要额外的配置。
41520发布于 2019-09-24 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-9)
高可用服务读写分离计算节点支持读写分离功能，并且支持配置读写分离权重读写分离功能说明要使用读写分离功能，需在数据节点中配置主备存储节点。读写分离功能默认设置为关闭。 -- 不开启读写分离：0；可分离的读请求发往所有可用数据源：1；可分离的读请求发往可用备数据源：2；事务中发生写前的读请求发往可用备数据源：3--><property name="weightForSlaveRWSplit strategyForRWSplit参数为1时可设置主备存储节点的读比例，设置备存储节点读比例后<em>数据</em>节点下的所有备存储节点均分该比例的读任务。 strategyForRWSplit参数为2时<em>数据</em>节点上的所有可分离的读任务会自动均分至该<em>数据</em>节点下的所有备存储节点上，若无备存储节点则由主存储节点全部承担。 用户级别的读写分离可通过管理平台创建<em>数据</em>库用户页面添加用户或编辑用户开启用户级别的读写分离。
23110编辑于 2024-11-29 - 来自专栏罗西的思考
深度学习分布式训练框架 horovod (9) --- 启动 on spark
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (9) --- 启动 on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (9) --- 启动 on spark 0x00 本系列其他文章如下： [源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod (1) --- 基础知识 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (3) --- Horovodrun背后做了什么 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (4) --- 网络基础 & Driver [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod 其实，这一步也就意味着 spark exector 自己本身的逻辑任务结束了，因为以后都是 SparkTaskService 自己独立完成的动作，它来负责训练代码的启动。
65720发布于 2021-07-08 - 来自专栏深度学习技术前沿
9个技巧让你的PyTorch模型训练变得飞快！
在设备之间传输数据是昂贵的，把它作为最后的手段。 优化器和梯度会被保存在GPU 0上，因此，GPU 0上使用的内存可能会比其他GPU大得多。 9. 多节点GPU训练 ? 每台机器获得数据的一部分，并且只在那部分上训练。每台机器都能同步梯度。 如果你已经做到了这一步，那么你现在可以在几分钟内训练Imagenet了！ Pytorch允许多节点训练，通过在每个节点上复制每个GPU上的模型并同步梯度。所以，每个模型都是在每个GPU上独立初始化的，本质上独立地在数据的一个分区上训练，除了它们都从所有模型接收梯度更新。 将数据集分割成子集(使用DistributedSampler)。每个GPU只在它自己的小子集上训练。 在.backward()上，所有副本都接收到所有模型的梯度副本。这是模型之间唯一一次的通信。 接下来看看你在训练步骤中要做什么。确保你的前向传播速度快，避免过多的计算以及最小化CPU和GPU之间的数据传输。最后，避免做一些会降低GPU速度的事情(本指南中有介绍)。
1.4K51发布于 2020-11-20 - 来自专栏技术集锦
练习9—数据计算
题目 写一个简单的函数实现下面的功能：具有三个参数，完成对两个整型数据的加、减、乘、除四种操作，前两个为操作数，第三个参数为字符型的参数。 ; } 说明 注意switch-case语句中case处的数据类型，因为设定了变量c为char类型，所以需要使用 c = input.next().charAt(0) 语句接收用户键盘上的单个字符输入
30720编辑于 2022-06-03 - 来自专栏人人都是极客
4.训练模型之准备训练数据
终于要开始训练识别熊猫的模型了， 第一步是准备好训练数据，这里有三件事情要做： 收集一定数量的熊猫图片。 将图片中的熊猫用矩形框标注出来。 将原始图片和标注文件转换为TFRecord格式的文件。 最后需要将数据集切分为训练集合测试集，将图片文件打乱，然后按照 7：3 的比例进行切分： random.seed(42) random.shuffle(all_examples) example.features.feature['image/object/class/label'].int64_list.value, [1]) 后台回复“准备训练数据 最后还需要一个 label map 文件，很简单，因为我们只有一种物体：熊猫 label_map.pbtxt: item { id: 1 name: 'panda' } 训练一个熊猫识别模型所需要的训练数据就准备完了 ，接下来开始在 GPU 主机上面开始训练。
2.3K80发布于 2018-03-16 - 来自专栏对白的算法屋
用 Pytorch 训练快速神经网络的 9 个技巧
跨设备传输数据非常昂贵，不到万不得已不要这样做。 优化器和梯度将存储在GPU 0上。因此，GPU 0使用的内存很可能比其他处理器大得多。 9. 多节点GPU训练 每台机器上的各GPU都可获取一份模型的副本。每台机器分得一部分数据，并仅针对该部分数据进行训练。各机器彼此同步梯度。 做到了这一步，就可以在几分钟内训练Imagenet数据集了! Pytorch在各个GPU上跨节点复制模型并同步梯度，从而实现多节点训练。因此，每个模型都是在各GPU上独立初始化的，本质上是在数据的一个分区上独立训练的，只是它们都接收来自所有模型的梯度更新。 将数据集分成子集。每个GPU只在自己的子集上训练。 On .backward() 所有副本都会接收各模型梯度的副本。只有此时，模型之间才会相互通信。 更快的多GPU单节点训练 事实证明，分布式数据并行处理要比数据并行快得多，因为其唯一的通信是梯度同步。因此，最好用分布式数据并行处理替换数据并行，即使只是在做单机训练。
1.1K40编辑于 2022-04-01 - 来自专栏全栈程序员必看
mask rcnn训练自己的数据集_fasterrcnn训练自己的数据集
这篇博客是 基于 Google Colab 的 mask rcnn 训练自己的数据集（以实例分割为例）文章中 数据集的制作 这部分的一些补充 温馨提示： 实例分割是针对同一个类别的不同个体或者不同部分之间进行区分 界面左上角 File 下拉菜单中的 Stay With Images Data 选项 否则生成的json会包含 Imagedata 信息（是很长的一大串加密的软链接），会占用很大的内存 1.首先要人为划分训练集和测试集 __ignore__ __background__ seedling #根据自己的实际情况更改 3.在datasets目录下新建 seed_train、 seed_val 两个文件夹 分别存放的训练集和测试集图片和整合后的标签文件 把整合后的标签文件剪切复制到同级目录下 seed_train_annotation.josn seed_val_annotation.json 完整代码 说明： 一次只能操作一个文件夹，也就是说： 训练集生成需要执行一次代码
1.2K30编辑于 2022-09-23 - 来自专栏CSDN搜“看，未来”
数据结构（9）-- 跳表
文章目录 跳表 跳表的搜索 跳表的插入 抛硬币 跳表的删除 跳表的代码实现 跳表数据结构 初始化跳表 插入节点 删除节点 销毁跳表 为什么Redis要用跳表来实现有序集合？ 跳表(skip list) 对应的是平衡树(AVL Tree)，是一种 插入/删除/搜索 都是 O(log n) 的数据结构。它最大的优势是原理简单、容易实现、方便扩展、效率更高。 节点，发现17比其大，向后搜索，发现6后面的节点指向了Nil(第4层)，那么搜索的层数降低1层， 从此节点的第3层开始搜索，发现下个节点是25，大于17，那么再降低一层，从2层开始搜索，发现第2层是9， 小于17，继续搜索，发现9节点的下一个数是17，搜索完成。 ---- 跳表的代码实现 跳表数据结构 如上图中的E节点，表示的是头节点，一般跳表的实现，最大有多少层(MAX_LEVEL)是确定的。所以e的个数是固定的。
50730发布于 2021-09-18 - 来自专栏机器学习之禅
9 | 过拟合欠拟合、训练集验证集、关闭自动求导
几个可能的方案是，对我们训练使用的数据再输入到训练好的模型中，查看输出的结果是否跟预期的结果是一致的，当然这个在我们的线性模型上跟训练过程没有区别。 过拟合（overfitting）：对于上述两个方案获得的结果，一种情况是在训练用的数据上表现良好，但是对于新数据预测的结果比较差，这时候就是过拟合了，模型学到了训练数据上太多的细节，导致模型的泛化能力变差 欠拟合（underfitting）：另外一个可能的情况是，不光在新数据上表现不好，就在训练数据上表现也不好，这种情况就是欠拟合，连训练数据的特点都没学好。 val_indices = shuffled_indices[-n_val:] #验证集位置信息 train_indices, val_indices outs:(tensor([2, 5, 9, 关闭自动求导 在上面的过程中，我们涉及到一个问题，就是对于验证损失计算完以后，我们并没有调用backward()，那是因为我们只想用验证集数据来检查模型效果，而不希望验证集数据影响我们的模型训练，不然的话就相当于验证集数据也加入了训练
85420编辑于 2022-07-11 - 来自专栏机器学习/数据可视化
数据平滑9大妙招
今天给大家分享9大常见数据平滑方法：移动平均Moving Average指数平滑Exponential Smoothing低通滤波器多项式拟合贝塞尔曲线拟合局部加权散点平滑LoessKalman滤波小波变换 它对最近的数据点给予较高的权重，而对较早的数据点给予较低的权重。这使得EMA更适合用于追踪快速变化的数据。 指数平滑的主要特点包括：加权平滑：指数平滑使用指数权重来平滑数据。较新的数据点获得更高的权重，而较旧的数据点获得较低的权重。这意味着它对最近的数据更为敏感，从而更好地捕获了数据的最新趋势。 7, 8, 9])y = np.array([10, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1])# 三阶多项式拟合degree = 3coefficients = np.polyfit(x, y 数据平滑：Savitzky-Golay滤波器旨在平滑数据，减小数据中的高频噪声和突发波动。它保留了数据中的趋势和主要特征，同时去除了噪声。
6K44编辑于 2023-10-13 - 来自专栏全栈程序员必看
Landsat 9 数据详细介绍
目录 1.基本情况 2.Landsat9数据介绍 2.1 Landsat系列波段信息图谱 2.2 Landsat9基本信息 2.2.1 Quick Facts 2.2.2 LANDSAT9 波段信息 ，实际于于2021年9月27日发射，并已经开始采集第一批数据，2021年10月31日获取到遥感数据。 Landsat 9 的 OLI-2 和 TIRS-2 的 14 位数据将其增加到 16,384 个数据值。 然而，不同之处在于，Landsat 9 将下行链接 OLI-2 产生的所有 14 位数据，与从 Landsat 8 的 OLI 下行链接的 12 位数据相比，为其图像提供更大的位深度。 Landsat9数据目前成处于检查期，后期将于USGS网站免费共享。
5.2K20编辑于 2022-09-15 - 来自专栏深度学习与计算机视觉
TensorFlow 组合训练数据（batching）
Image和Label作为训练数据提供给网络模型使用，而在实际的网络训练过程中，往往不是使用单个数据提供给模型训练，而是使用一个数据集（mini-batch），mini-batch中的数据个数称为batch-size 大部分的内容和之前的操作是相同的，数据队列中存放的还是单个的数据和标签，只是在最后的部分将出队的数据组合成为batch使用，下面给出从原始数据到batch的整个流程： ? +3*batch_size 我是这样理解第二个队列的：入队的数据就是解析出来的单个的数据，而出队的数据组合成了batch，一般来说入队数据和出队数组应该是相同的，但是在第二个队列中不是这样。 他们唯一的区别是是否将数据顺序打乱。 ，该代码主要做以下工作，从TFRecord中读取单个数据，每四个数据组成一个batch，一共生成10个batch，将40张图片写入指定路径下，命名规则为batch?
2.3K70发布于 2018-01-02
腾讯云开发者
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