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ResNet 高精度预训练模型 MMDetection 最佳实践

有了如此强预先训练 ResNet 骨干网络,将其应用于下游目标检测任务上是否会带来巨大提升?这是一个非常值得思考问题。 2 rsb 和 tnr ResNet50 上 训练策略对比 本文将先仔细分析说明 rsb 和 tnr 训练策略,然后再描述如何在下游目标检测任务微调从而大幅提升经典检测模型性能。 3 高性能预训练模型 目标检测任务上表现 本节探讨高性能预训练模型目标检测任务上表现。本实验主要使用 COCO 2017 数据集 Faster R-CNN FPN 1x 上进行。 3.3 mmcls rsb 预训练模型参数调优实验 通过修改配置文件训练模型,我们可以将 ResNet 训练模型替换为 MMClassification 通过 rsb 训练训练模型。 4 总结 通过之前实验,我们可以看出使用高精度训练模型可以极大地提高目标检测效果,所有预训练模型最高结果与相应参数设置如下表所示: 从表格可以看出,使用任意高性能预训练模型都可以让目标检测任务性能提高

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一文详解 DNN 声学应用模型训练

本文通过简单kaldi源码,分析DNN训练声学模型时神经网络输入与输出。 进行DNN训练之前需要用到之前GMM-HMM训练模型,以训练mono模型为例,对模型进行维特比alignement(对齐),该部分主要完成了每个语音文件帧到 transition-id 映射 后面进行神经网络训练时会使用该拓扑对特征向量进行变换,最终神经网络输入维度为440。 训练前: 训练GMM-HMM模型,聚类,并得到音素(或状态)后验。 不断迭代,直到达到最大训练次数,或模型经过cross validation得到较低误差(loss)停止训练

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    解决pytorch多GPU训练保存模型,单GPU环境下加载出错问题

    背景 公司用多卡训练模型,得到权值文件后保存,然后回到实验室,没有多卡环境,用单卡训练加载模型时出错,因为单卡机器上,没有使用DataParallel来加载模型,所以会出现加载错误。 原因 DataParallel包装模型保存时,权值参数前面会带有module字符,然而自己单卡环境下,没有用DataParallel包装模型权值参数不带module。 本质上保存权值文件是一个有序字典。 解决方法 1.单卡环境下,用DataParallel包装模型。 2.自己重写Load函数,灵活。 GPU训练网络保存模型区别 测试环境:Python3.6 + Pytorch0.4 pytorch,使用多GPU训练网络需要用到 【nn.DataParallel】: gpu_ids = [0, ,单GPU环境下加载出错问题就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    3 天,把 NLP 训练模型、图神经网络、模型压缩、知识图谱彻底撸清楚了!

    、序列模型、深度学习、预训练模型、知识图谱到图神经网络所有必要技术。 第十一周 第一节:动态词向量与ELMo技术 基于上下文词向量技术 图像识别层次表示 文本领域中层次表示 深度BI-LSTM ELMo模型 ELMo训练与测试 ELMo优缺点 第二节:自注意力机制与 Transformer 基于LSTM模型缺点 Transformer结构概览 理解自注意力机制 位置信息编码 理解Encoder与Decoder区别 理解Transformer训练和预测 Transformer 缺点 【直播课程】:代码训练之利用ELMo训练词向量 第十二周 第一节:BERT与ALBERT 自编码器介绍 Transformer Encoder Masked LM BERT模型 BERT模型不同训练方式 Graph Classification Link Prediction Community Detection 推荐系统应用 文本分类应用 图神经网络未来发展 【直播课程】GCN文本分类应用

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    Facebook新AI模型SEER实现自监督学习,LeCun大赞最有前途

    而Facebook最新模型则是通过暴露数据各部分之间关系从数据来生成标签。 这一步被认为对有朝一日实现人类终极智能至关重要。 ? 新AI模型SEER革计算机视觉命? 卷积神经网络20世纪80年代首次提出,受到生物学过程启发,因为模型各组成部分之间连接模式类似于视觉皮层。 科研团队对比了SEER随机IG图像上训练和在ImageNET上训练,结果表明非监督特性比监督特性平均提高了2%。 为SEER技术添上最后一块砖是VISSL自我监督学习通用库。 SEER自我监督模型建立与VISSL相同核心工具之上,并结合了PyTorch自定义数据加载器,该加载数据吞吐量高于默认值。 自监督学习未来 Facebook 表示,SEER预先训练了10亿张公开Instagram图片后,性能优于最先进自监督模型。 SEER目标检测分析、分割和图像分类等任务上也取得了最佳结果。

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    使用BERT和TensorFlow构建多标签文本分类器

    简要讨论一下BERT 2018年10月,谷歌发布了一种名为BERT新语言表示模型代表变形金刚双向编码器表示。 基于双向LSTM语言模型训练标准从左到右语言模型,并且还训练从右到左(反向)语言模型,该模型预测来自ELMO后续单词先前单词。ELMo,前向语言模型和后向语言模型都有一个LSTM。 输入嵌入是令牌嵌入,分段嵌入和位置嵌入总和。 创建模型 在这里使用预先训练BERT模型并对其进行微调以进行分类任务。基本上加载预先训练模型,然后训练最后一层用于分类任务。 ? 简单二进制分类,两者之间没有太大区别,但是多国分类情况下,sigmoid允许处理非独占标签(也称为多标签),而softmax处理独占类。 这是迁移学习力量:使用预先训练模型,该模型已经大型数据集上进行了训练,然后针对特定任务进行微调。

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    如何用 GPT2 和 BERT 建立一个可信 reddit 自动回复机器人?

    上个月,尝试构建一个 reddit 评论机器人,通过结合两个预先训练深度学习模型 GPT-2 和 BERT 生成自然语言回复。 微调意味着采用一个已经大数据集上训练模型,然后只使用你想要在其上使用特定类型数据继续对进行训练和在原始教程中一样,你需要授予笔记本从 Google 驱动器读写权限,然后将模型保存到 Google 驱动器,以便从以后脚本重新加载。 使用这个模型一个很大好处是,与 GPT-2 类似,研究人员已经永远无法获得超大型数据集上预先训练了网络。 usp=sharing )下载三个微调模型。 BERT 鉴别器性能 评估现实性模型训练和在传统 GAN 中一样。

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    4个计算机视觉领域用作迁移学习模型

    当然,这个预先训练模型必须公开,这样我们就可以利用这些模型并重新使用它们。 重用模型 我们掌握了这些预先训练模型之后,我们重新定位学习到知识,包括层、特征、权重和偏差。 有几种方法可以将预先训练模型加载到我们环境。最后,只是一个包含相关信息文件/文件夹。 然而,深度学习库已经托管了许多这些预先训练模型,这使得它们更容易访问: TensorFlow Hub Keras Applications PyTorch Hub 你可以使用上面的一个源来加载经过训练模型 通常会有所有的层和权重,你可以根据你意愿调整网络。 对问题进行微调 现在模型也许能解决我们问题。对预先训练模型进行微调通常更好,原因有两个: 这样我们可以达到更高精度。 我们将自定义层添加到预先训练模型之后,我们可以用特殊损失函数和优化器来配置,并通过额外训练进行微调。

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    PyTorch专栏(八):微调基于torchvision 0.3目标检测模型

    Penn-Fudan 数据库对行人检测和分割预先训练 Mask R-CNN 模型。 如果提供此方法,我们将通过__getitem__查询数据集所有元素,这会将图像加载到内存,但比提供自定义方法时要慢。 1 微调已经预训练模型 让我们假设你想从一个COCO上已预先训练模型开始,并希望为你特定类进行微调。 我们例子,我们希望从预先训练模型中进行微调,因为我们数据集非常小,所以我们将遵循上述第一种情况。 训练模型预测了此图像9个人物,让我们看看其中几个,由下图可以看到预测效果很好。 ? 5.总结 本教程,您学习了如何在自定义数据集上为实例分段模型创建自己训练管道。

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    边缘计算笔记(一): Jetson TX2上从TensorFlow 到TensorRT

    开始之前,将简要介绍深度学习许多高级人工智能应用程序作用,以及Nvidia Jetson最适合解决一类应用程序,然后,将讨论各种使开发人员使用深度学习软件框架,重点讨论由谷歌发布流行开源框架 然后,将提出一个使用tensorRT预训练tensorflow模型进行图像分类项目,这个项目可以github上查看。 虽然训练过程,网络层参数会发生变化,但网络结构不会。 ? 迁移学习情况下,开发人员将从已保存文件中加载预先训练参数,然后使用新数据集运行训练过程,这种技术通常会导致更高准确度,因为训练样本少于从头开始训练网络。 ? 预先训练模型和在Jetson tx2上安装tensorflow和tensorRT说明,强烈建议大家上去看看以获取任何细节. ?

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    【学术】实践教程:使用神经网络对犬种进行分类

    现代机器学习框架,像TensorFlow,公开可用数据集和预先训练图像识别模型,可以不应用过多工作和花费过多时间和资源情况下,以相当好准确性解决问题。 有两种可能方法来减缓训练示例缺乏情况: 将犬种图像数据集与另一个更大图像数据集(如ImageNet),并在合并例子上训练CNN; 更大数据集上接受预先训练深层神经网络,切入,附加一个额外 使用最小磁盘I / O操作和内存需求训练过程,TensorFlow数据集API可以有效地使用这种数据格式,并加载尽可能多示例。 用以下超参数训练模型: 小批量大小=64 学习率=0.0001 Epoch数量=5000 以下是TensorBoard得到关于这三个指标的数据: ? 成本 ? 测试集误差 ? 冻结模型 一旦模型训练优化参数就存储./checkpoints dir检查点文件

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    TensorFlow 2.0入门

    编译和训练模型 Keras,编译模型只是将其配置为训练,即设置训练期间使用优化器,损失函数和度量。为了训练给定数量时期(数据集迭代)模型,.fit()model对象上调用该函数。 既可以使用预先训练模型,也可以使用预先训练convents进行迁移学习。迁移学习背后直觉如果这个模型一个足够大且通用数据集上训练,那么这个模型将有效地作为视觉世界通用模型。 但是,仍然可以通过执行微调来改善此模型性能。 微调预先训练网络 在上一步,仅在Inception V3基础模型基础上训练了几层。训练期间预先更新预训练基础网络权重。 注意:只有训练顶级分类器并将预先训练模型设置为不可训练后,才应尝试此操作。 将Keras模型导出为SavedModel格式 要将训练模型加载到TensorFlow服务器,首先需要以SavedModel格式导出

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    赛尔笔记 | 自然语言处理迁移学习(下)

    如 GLUE NLI 任务 数据集分割 当模型特定数据片上始终表现不佳时 半监督学习 使用标记数据来提高模型一致性 4.3.2 – 获得更多信号:顺序调整 相关高资源数据集进行微调 加载数据集 使用语言模型和分类器 DataBunch 使用语言模型损失函数, WikiText-103 上预训练 AWD-LSTM 并在 IMDB 数据集上微调 一旦我们有了微调语言模型(AWD-LSTM 预训练模型 HuggingFace 仓库 大型预先训练模型 BERT, GPT, GPT-2, Transformer-XL 仓库 提供一个简单方法来下载、实例化和训练PyTorch预先训练模型 最终,我们希望拥有能够许多任务持续保留和积累知识模型(Yogatama et al., 2019) 预训练和适应之间没有区别;只有一个任务流 主要挑战是:灾难性遗忘 不同研究方法: 记忆、正则化 一个小微调模型应该更不易被误用 结论 主题:语境词汇,语言模型预培训,深度模型训练具有较好 sample-efficiency ,可按比例放大 对某些特性预测——取决于您如何看待 性能权衡

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    迁移学习:如何在自然语言处理和计算机视觉应用?

    在这篇文章将讨论两个关于迁移学习应用:NLP(自然语言处理)和CV(计算机视觉)。并且我会分别在这两个领域提供一个范例。 使用词嵌入机器学习模型可以利用存在于不同词汇之间关系。 尽管word2vec已经4岁了,但它仍然是一个非常有影响力词嵌入方法。 KerasAPI允许你加载预先训练网络,并在训练期间保持几个层固定。在下一节将再次讨论两个用例,分别是迁移学习是有用,而另一个则是没有用。 尽管预先训练网络能够探测到RGB图像形状和边缘,但它们很可能难以X光图像上发现这些图像,因为这些图像不在预先训练训练数据。此外,医学场景,标记数据数量通常很低。 有几种技术可以利用(潜在)标记数据,但是它们通常需要更多工作。通常,这些技术试图通过迭代训练每一层来重构图像(使用卷积和解卷层)来预先训练分类网络权重。

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    深度学习目标检测指南:如何过滤不感兴趣分类及添加新分类?

    已经尽量提供关于深度学习目标检测模型构成内容,包括提供使用预先训练目标检测模型实现深度学习 OpenCV + Python 源代码(地址:https://www.getdrip.com/forms 也就是说,我们将通过讨论图像分类和目标检测本质区别来引出今天博客内容,包括图像分类训练模型能否用于目标检测(以及什么情况下)。 最后,我们将讨论深度学习目标检测如何添加或删减类别,我们将以此结束今天博客,包括推荐资源来帮助你入门。 让我们开始深入了解深度学习目标检测吧! ▌图像分类和目标检测区别 ? 具体如何训练你自定义深度学习目标检测模型(包括微调和重新训练),本文不涉及这样高级主题,但是,可以参考以下部分来帮助你入门。 ▌总结 今天博客大致介绍了涉及深度学习目标检测复杂问题。 我们也可以重新训练基础网络,不过这通常需要训练很长时间,目标检测模型才能达到合理精度。 大多数情况下,你应该从预先训练基础模型入手,而不是重新训练

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    赛尔笔记 | 自然语言处理迁移学习(下)

    如 GLUE NLI 任务 数据集分割 当模型特定数据片上始终表现不佳时 半监督学习 使用标记数据来提高模型一致性 4.3.2 – 获得更多信号:顺序调整 相关高资源数据集进行微调 加载数据集 使用语言模型和分类器 DataBunch 使用语言模型损失函数, WikiText-103 上预训练 AWD-LSTM 并在 IMDB 数据集上微调 一旦我们有了微调语言模型(AWD-LSTM 预训练模型 HuggingFace 仓库 大型预先训练模型 BERT, GPT, GPT-2, Transformer-XL 仓库 提供一个简单方法来下载、实例化和训练PyTorch预先训练模型 最终,我们希望拥有能够许多任务持续保留和积累知识模型(Yogatama et al., 2019) 预训练和适应之间没有区别;只有一个任务流 主要挑战是:灾难性遗忘 不同研究方法: 记忆、正则化 一个小微调模型应该更不易被误用 结论 主题:语境词汇,语言模型预培训,深度模型训练具有较好 sample-efficiency ,可按比例放大 对某些特性预测——取决于您如何看待 性能权衡

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    深度学习目标检测指南:如何过滤不感兴趣分类及添加新分类?

    已经尽量提供关于深度学习目标检测模型构成内容,包括提供使用预先训练目标检测模型实现深度学习 OpenCV + Python 源代码(地址:https://www.getdrip.com/forms 也就是说,我们将通过讨论图像分类和目标检测本质区别来引出今天博客内容,包括图像分类训练模型能否用于目标检测(以及什么情况下)。 最后,我们将讨论深度学习目标检测如何添加或删减类别,我们将以此结束今天博客,包括推荐资源来帮助你入门。 让我们开始深入了解深度学习目标检测吧! ▌图像分类和目标检测区别 ? 具体如何训练你自定义深度学习目标检测模型(包括微调和重新训练),本文不涉及这样高级主题,但是,可以参考以下部分来帮助你入门。 ▌总结 今天博客大致介绍了涉及深度学习目标检测复杂问题。 我们也可以重新训练基础网络,不过这通常需要训练很长时间,目标检测模型才能达到合理精度。 大多数情况下,你应该从预先训练基础模型入手,而不是重新训练

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    15分钟开启你机器学习之旅——随机森林篇

    继续之前,请确保你已经安装了Python(使用是Python2),并且在上面提到3个包装中加载。这个可以终端做,用pip安装pandas(numpy和sklearn也是一样)。 进一步分类要使用不同信息,直到可以将所有记录划分到最终类别(在这个case是风险级别)。 准备训练集和测试集 模型训练好之后,使用模型遇见过其他数据对其进行测试。 下面的代码段为每个观察值随机分配1到100之间值,并将分配到低于70随机数那些行分到训练集,其余作为测试集。因此,大约70%数据用于训练每个数据集print一个值,可以显示这是有效。 几个小步骤,我们就能够创建一个模型训练识别数据模式,并基于这些训练模型能够预测新数据类别。这意味着,你公司可能不再需要人去人工审查所有的客户资料,你可以简化过程并只关注高风险客户。 实际应用,这个过程要花更多时间,但这是理解机器学习基本原理和关键步骤很好第一步。 此外,使用预先准备好数据集有很大好处。

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