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您好,非常感谢您能够提供这么好的yolo框架。但是我在使用yolov4_coco_100e的cfg文集训练时,计算map的过程特别慢,计算一次map要花费6分钟的时间。我使用的batch_size=8,subdivisions=4,使用的数据集共2500张,测试集有600张,gpu是1080的。我在u版的yolo上使用yolov4训练我的数据相同的设置计算map只需要30秒的时间,请问这里面是哪里出了问题?
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您好,网络在训练是第四次计算map开始,计算的速度开始变得正常,只需要是20s左右的时间。问题基本已经得到解决,但每次开始训练得第一二个map的计算依然非常缓慢,需要用6分钟左右得时间,不知道具体是什么原因。 另外想请教一下,如果我想修改网络得骨干网或其他地方的结构,我该如何修改并使用自己的网络模型进行训练,是和mmdetection里面一样吗?
Sorry, something went wrong.
导致很慢的原因可能会有很多,个人觉得是不是磁盘IO的问题。目前对数据数据集的加载是从本地磁盘读取图片,批量预测的,建议可修改一下worker_num数量
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您好,非常感谢您能够提供这么好的yolo框架。但是我在使用yolov4_coco_100e的cfg文集训练时,计算map的过程特别慢,计算一次map要花费6分钟的时间。我使用的batch_size=8,subdivisions=4,使用的数据集共2500张,测试集有600张,gpu是1080的。我在u版的yolo上使用yolov4训练我的数据相同的设置计算map只需要30秒的时间,请问这里面是哪里出了问题?
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