PyTorch-YOLOv3 Создание кривых обучения и проверки - PullRequest
0 голосов
/ 29 января 2020

Привет еще раз! Я очень ценю это сообщество и полезные отзывы.

У меня есть еще несколько вопросов, с которыми, я надеюсь, кто-то может мне помочь. Я работаю с реализацией PyTorch-YOLOv3 из https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3

Я смог обучить модель, но теперь я хотел бы создать кривые обучения / проверки. Во время обучения я получаю метрики для каждой эпохи, которые выглядят так:

Эпоха 1/3001, партия 0/8 Эпоха 1/3001, партия 7/8

Я пытаюсь сгенерировать график зависимости метрики c (потеря, возврат, точность, точность, mAP) от времени, записав эти метрики во внешний файл .csv и нанеся на график эти значения.

Вопрос 1 : Кто-нибудь, имеющий опыт работы с этим YOLOv3, знает, где находится соответствующая информация? Я знаю, что AP и MAP для каждой эпохи находятся внизу второго изображения (эпоха 1/3001, серия 7/8). Я не уверен, где искать соответствующие показатели потерь, отзыва и точности.

Вопрос 2 : Кто-нибудь знает разницу между слоем 0 YOLO и слоем 1. Будет ли построение графика? метрики от каждого из этих уровней дают кривые обучения и проверки, соответственно?

Вопрос 3 : По состоянию на два-три месяца go я начал получать предупреждение, следующее предупреждение вместо того, чтобы получать выходные данные эпохи.

/ pytorch / aten / src / ATen / native / IndexingUtils.h: 20: UserWarning: индексирование с помощью dtype torch.uint8 теперь устарело, используйте факел dtype Вместо этого .bool.

Это не влияет на обучение, но я бы хотел обновить код, чтобы это предупреждение исчезло. Есть предложения?

Спасибо всем заранее.

1 Ответ

0 голосов
/ 15 февраля 2020

Решение упоминается в выпусках. Точная ссылка: https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3/issues/283

Заменить в утилитах: 269

ByteTensor = torch.cuda.ByteTensor, если pred_boxes.is_cuda else torch.ByteTensor

С: BoolTensor = torch.cuda.BoolTensor, если pred_boxes.is_cuda else torch.BoolTensor

И его использование в строках 278, 279 obj_mask = BoolTensor (нБ, нА, нГ, нГ) .fill_ (0) noobj_mask = BoolTensor (нБ, нА, нГ, нГ) .fill_ (1)

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...