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YOLOv8目标检测实战:训练自己的数据集
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训练自己的数据集(合适的命令参数选择)
bai666ai
2023-05-08 09:38:26
课时名称
课时知识点
训练自己的数据集(合适的命令参数选择)
本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装软件环境(Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn)、安装PyTorch、安装YOLOv8、使用labelme标注自己的数据集、准备自己的数据集(自动划分训练集和验证集)、修改配置文件、训练自己的数据集(合适的命令参数选择)、测试训练出的网络模型和性能统计。
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训练自己的数据集(合适的命令参数选择)
课时名称课时知识点训练自己的数据集(合适的命令参数选择)本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装软件环境(Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn)、安装PyTorch、安装YOLOv8、使用labelme标注自己的数据
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如何使用OpenAI fine-tuning(微调)
训练
属于自己专有的ChatGPT模型?
要使用OpenAI的微调技术来
训练
自己的专有模型,您需要遵循以下步骤:获取和准备
数据集
:首先,您需要准备自己的
数据集
。可以使用公共
数据集
,也可以使用自己的
数据集
。
数据集
需要以特定格式(如JSONL)进行存储,并且需要经过清洗和预处理。
选择
合适
的模型和超
参数
:根据您的任务需求,
选择
合适
的模型和超
参数
。例如,如果您的任务是文本分类,可以
选择
GPT或BERT等模型,并
选择
合适
的学习率、批量大小等超
参数
。安装OpenAI的API:您需要安装OpenAI的API并获得访问密钥,以便使用OpenAI的微调技术。
用MMdetection
训练
自己的
数据集
利用MMDetection进行
训练
,一般需要下面这几步:
选择
一个基础模型,下载对应的配置文件和预
训练
的
参数
文件将数据整理成MMDetection支持的形式,如COCO格式或者其他格式修改配置文件: 2. 用预
训练
好的权重来进行coco
数据集
的
训练
首先先搜索一下模型的config 这样就会显示出mmdet中已经预
训练
好的yolov3的模型 然后
选择
合适
的进行下载 这样就下载好了模型的配置文件和预
训练
的权重然后修改配置文件 执行下面的
命令
进行
训练
...
嵌入式AI调研
数据准备:
选择
合适
的
数据集
,并对数据进行清洗,预处理,划分
训练
集和测试集等。模型部署:
选择
合适
的硬件环境,部署
训练
好的模型,并对模型进行监控,定期更新。模型维护: 定期监控模型性能,并根据新数据情况调整模型
参数
,保证模型性能良好。模型
训练
: 使用
训练
集
训练
模型,并调节超
参数
,优化模型性能。模型评估: 使用测试集对模型进行评估,判断模型的泛化能力。模型
选择
: 根据
数据集
的性质,
选择
合适
的模型结构和算法。模型保存: 保存
训练
好的模型
参数
,便于之后部署使用。图像识别主要用于工业、自动化、医疗等行业。
中国移动--九天毕昇平台使用测试(薅Telsa V100)
当我们使用自己上传的数据时候,挂载的数据存放在data文件夹下,但是该文件夹没有读写权限,因此首先需要把数据解压出来。在控制台部分,我们可以进入
训练
模型。
训练
的配置,大家可以根据自己的情况来
选择
合适
的配置,我这里以V100为例。
数据集
可以
选择
公开的
数据集
,也可以用个人
数据集
,我这里以MNIST为例。创建好实例后,
选择
Jupyter即可,VSCODE也可以,看个人编程习惯。模型
训练
:此处需要我们
选择
合适
的
训练
资源,这里我们新建一个实例。数据管理:在
训练
我们自己的数据时,可以在此处上传自己的数据库。
深度学习(4):
训练
集、验证集、测试集 以及偏差和方差
在进行神经网络(以及各种机器学习模型)的
训练
中,我们需要对数据进行划分,以便于我们
选择
合适
的超
参数
、评价模型的泛化能力。
训练
集 我们利用
训练
集来进行
参数
训练
(即前面提到的前向传播、反向传播、
参数
更新的过程)。 验证集 我们选取不同的超
参数
通过
训练
集
训练
出不同的模型。将这些模型应用在验证集上以
选择
最
合适
的超
参数
。 测试集 在确定好
合适
的超
参数
后,我们将模型应用在测试集上以判断模型的泛化能力。 要注...
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