In dieser Part trainieren wir ein Modell, um Ihre Objekte zu erkennen.
2.1 — Wenn Sie dieses Tutorial auf einem Home windows-Laptop ausführen, kann es hilfreich sein, die Paging-Größe Ihres Geräts zu erhöhen, bevor Sie mit dem Coaching beginnen (FAQ 6, Punkt 1). Dadurch wird der virtuelle Speicher und damit die Rechenleistung Ihres Geräts erhöht. Dies ist für Mac- und Linux-Benutzer nicht related.
2.2 — Schließen Sie alle anderen Apps, um Hintergrundaktivitäten zu reduzieren, da Schulungen Ihren Laptop stark beanspruchen können.
2.3 — Navigieren Sie zur Registerkarte „Zug“.
2.4 — Geben Sie Werte für die erforderlichen Parameter an.
- Trainingsart — Hier können Sie auswählen, ob Sie eine bestehende Ausbildung fortsetzen oder eine neue beginnen möchten. Behalten Sie die Standardeinstellung „Neues Coaching starten“ bei.
- Ordner mit beschrifteten Daten – Wählen Sie den Ordner mit den im Anmerkungsschritt erstellten Bildern und Beschriftungen aus.
- Umschulung von — Hier können Sie auswählen, welches Modell Sie für das Transferlernen verwenden möchten. Sie können Ihr Modell auch von Grund auf trainieren. Sehen FAQ 3 Und FAQ 4 Weitere Informationen darüber, was für Ihr Projekt am besten ist. Wenn Sie mit dem Datensatz dieses Tutorials trainieren, wählen wir „MegaDetector 5a“.
- Mehrere Epochen — Eine Epoche bedeutet, dass alle Trainingsdaten den Algorithmus einmal durchlaufen. Diese Zahl definiert somit, wie oft Ihr Laptop alle Bilder durchgeht. Wenn dies das erste Mal ist, dass die Daten trainiert werden, wählen Sie 300 Epochen.
- Zielordner — Wählen Sie einen Ordner aus, in dem die Ergebnisse gespeichert werden sollen. Dies kann ein beliebiger Ordner sein.
- Projektname — Diese Possibility wird erst angezeigt, nachdem der Zielordner ausgewählt wurde. Hier können Sie einen Namen für Ihr Projekt wählen, z. B. „Tutorial“. Die Possibility „Projektname“ ist ein Dropdown-Menü, wenn Sie einen Zielordner ausgewählt haben, in dem bereits frühere Projekte gespeichert wurden.
2,5 — Es ist möglich, Werte für weitere Parameter festzulegen, dies ist jedoch nicht zwingend erforderlich. In diesem Tutorial halten wir es einfach. Wenn Sie Ihr Coaching noch weiter verfeinern möchten, werfen Sie einen Blick auf die Registerkarte „Erweiterte Einstellungen“ und „Hilfe“.
2.6 — Klicken Sie auf „Coaching starten“, um den Trainingsprozess zu starten. In der „Konsolenausgabe“ werden Sie einige Ausgaben sehen – die meisten davon können Sie ignorieren. Das Coaching hat begonnen, wenn Sie etwas wie die untenstehende Ausgabe sehen. Wenn Sie dies nicht sehen, werfen Sie einen Blick darauf FAQ 5 Und FAQ 6 um zu prüfen, ob Ihnen der Speicher ausgeht und Sie die Standardeinstellungen anpassen müssen.
Plotting labels to tutorialexplabels.jpg...
Picture sizes 1280 practice, 1280 val
Utilizing 4 dataloader employees
Logging outcomes to [1mincl-backgroundsexp[0m
Starting training for 300 epochs...
Epoch GPU_mem box_loss obj_loss cls_loss Instances Size
0%| | 0/156 [00:00<?, ?it/s]
0/299 10.6G 0.1024 0.06691 0.02732 20 1280: 0%| | 0/156 [00:03<?, ?it/s]
0/299 10.6G 0.1024 0.06691 0.02732 20 1280: 1%| | 1/156 [00:08<21:48, 8.44s/it]
0/299 10.6G 0.1033 0.06553 0.02709 15 1280: 1%| | 1/156 [00:09<21:48, 8.44s/it]
0/299 10.6G 0.1033 0.06553 0.02709 15 1280: 1%|1 | 2/156 [00:09<11:01, 4.29s/it]
0/299 11.5G 0.1035 0.0647 0.02714 14 1280: 1%|1 | 2/156 [00:11<11:01, 4.29s/it]
2,7 — Wenn das Coaching begonnen hat, schauen Sie sich das an train_batch*.jpg Dateien in Ihrem Zielordner. So sieht Ihr Laptop die Daten während des Trainings. Die Begrenzungsrahmen sollten korrekt angezeigt werden. Ein Beispiel ist unten dargestellt.
2,8 — Bei laufendem Coaching lässt sich berechnen, wie lange der Gesamtvorgang ungefähr dauern wird. Wenn du siehst [02:08<01:09, 1.29s/it]bedeutet, dass die Fertigstellung einer Epoche (02:08 + 01:09 =) 3:17 Minuten dauern wird. Multiplizieren Sie dies mit der Anzahl der Epochen und Sie erhalten eine Schätzung der Gesamtzeit, die für das Coaching benötigt wird. Planen Sie nach jeder Epoche etwas mehr Zeit für das Laden und Testen der Daten ein. Bitte beachten Sie jedoch, dass das Coaching möglicherweise früher abgeschlossen wird, als Sie denken, da das Coaching automatisch beendet wird, wenn in den letzten 100 Epochen keine Verbesserung festgestellt wurde.
2,9 — Wenn das Coaching abgeschlossen ist, finden Sie die Ergebnisse im Zielordner, den Sie in Schritt 2.4 angegeben haben. Diese Ergebnisse werten wir im nächsten Schritt aus.
