大海

目标检测训练框架

发表于 2020-05-18 更新于 2025-12-08 分类于深度学习/deeplearning 本文字数： 212 阅读时长 ≈ 1 分钟

研究lufficc/SSD源码时，发现其实现了一个目标检测训练框架，进行深入研究后整理成一个新的训练框架

发表于 2020-05-17 更新于 2025-12-08 分类于深度学习/deeplearning 本文字数： 1.6k 阅读时长 ≈ 6 分钟

发表于 2020-05-17 更新于 2025-12-08 分类于深度学习/deeplearning 本文字数： 839 阅读时长 ≈ 3 分钟

阅读源码时发现torchvision提供了许多边界框操作，包括

源码地址：torchvision/ops/boxes.py

当前torchvision版本：0.6.0a0+82fd1c8

发表于 2020-05-13 更新于 2025-12-08 分类于深度学习/deeplearning 本文字数： 379 阅读时长 ≈ 1 分钟

之前学习IoU的概念并且实现了预测框和对应真值边界框之间的计算 - [目标检测]IoU

不过预设的条件是每个真值边界框仅和单个预测边界框进行比对，参考box_utils.py计算每个真值边界框和每个预测边界框的IoU

发表于 2020-05-08 更新于 2025-12-08 分类于深度学习/deeplearning 本文字数： 650 阅读时长 ≈ 2 分钟

之前在cs231n上学习了简单的几种初始化方法 - 权重初始化。最近阅读源码时发现了PyTorch实现的权重初始化

发表于 2020-05-07 更新于 2025-12-08 分类于数据集/dataset 本文字数： 801 阅读时长 ≈ 3 分钟

之前在[数据集][PASCAL VOC]07+12中需要额外下载、解压数据集才能进一步实现VOC 07+12的集合。今天发现了PyTorch的voc.py集成了2007测试集，同时可以结合ConcatDataset一起使用

发表于 2020-05-03 更新于 2025-12-08 分类于软件工程/software engineering 本文字数： 564 阅读时长 ≈ 2 分钟

4月份实现了YOLO_v1算法，学习新的模型ResNet/GoogLeNet/SqueezeNet/DenseNet/SSD，同时小结了评估标准，包括mAP/Flops/Params Size/FPS/Top-k accuracy

本周学习了如何寻找最优学习率/权重衰减，以及进行warmup+CosineAnnearling加速模型训练，同时加强了数据预处理，包括随机擦除/颜色抖动/Ten Crops测试等

本周继续SSD算法的学习和实现，同时开始新模型和训练方法的学习。本月期待完成新工作的寻找

发表于 2020-05-03 更新于 2025-12-08 分类于深度学习/deeplearning 本文字数： 8.4k 阅读时长 ≈ 31 分钟

论文A DISCIPLINED APPROACH TO NEURAL NETWORK HYPER-PARAMETERS: PART 1 – LEARNING RATE, BATCH SIZE, MOMENTUM, AND WEIGHT DECAY给出了关于学习率、批量大小、动量和权重衰减的训练方法。下面学习如何找到最优权重衰减值

发表于 2020-05-01 更新于 2025-12-08 分类于深度学习/deeplearning 本文字数： 2.2k 阅读时长 ≈ 8 分钟

如何寻找最优学习率?

论文Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks提出了周期学习率调度方法，让学习率在合理的边界值之间循环变化（不再单调递减）

发表于 2020-05-01 更新于 2025-12-08 分类于深度学习/deeplearning 本文字数： 1.7k 阅读时长 ≈ 6 分钟

论文Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour使用warmup进行学习率的调整，能够帮助模型的训练