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s920243400
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PaddlePaddle / PaddleDetection
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ac905d90
编写于
6月 01, 2020
作者:
J
jerrywgz
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差异文件
refine fruit config
上级
f708d425
变更
2
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
2 changed file
with
123 addition
and
0 deletion
+123
-0
configs/faster_rcnn_r50_fruit.yml
configs/faster_rcnn_r50_fruit.yml
+121
-0
configs/yolov3_mobilenet_v1_fruit.yml
configs/yolov3_mobilenet_v1_fruit.yml
+2
-0
未找到文件。
configs/faster_rcnn_r50_fruit.yml
0 → 100644
浏览文件 @
ac905d90
architecture
:
FasterRCNN
use_gpu
:
true
max_iters
:
8000
log_smooth_window
:
20
save_dir
:
output
snapshot_iter
:
1000
pretrain_weights
:
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/faster_rcnn_r50_2x.tar
metric
:
VOC
map_type
:
11point
weights
:
output/faster_rcnn_r50_1x_fruit/model_final
# 3 + 1 (background)
num_classes
:
4
finetune_exclude_pretrained_params
:
[
'
bbox_pred'
,
'
cls_score'
]
FasterRCNN
:
backbone
:
ResNet
rpn_head
:
RPNHead
roi_extractor
:
RoIAlign
bbox_head
:
BBoxHead
bbox_assigner
:
BBoxAssigner
ResNet
:
norm_type
:
affine_channel
depth
:
50
feature_maps
:
4
freeze_at
:
2
ResNetC5
:
depth
:
50
norm_type
:
affine_channel
RPNHead
:
anchor_generator
:
anchor_sizes
:
[
32
,
64
,
128
,
256
,
512
]
aspect_ratios
:
[
0.5
,
1.0
,
2.0
]
stride
:
[
16.0
,
16.0
]
variance
:
[
1.0
,
1.0
,
1.0
,
1.0
]
rpn_target_assign
:
rpn_batch_size_per_im
:
256
rpn_fg_fraction
:
0.5
rpn_negative_overlap
:
0.3
rpn_positive_overlap
:
0.7
rpn_straddle_thresh
:
0.0
use_random
:
true
train_proposal
:
min_size
:
0.0
nms_thresh
:
0.7
pre_nms_top_n
:
12000
post_nms_top_n
:
2000
test_proposal
:
min_size
:
0.0
nms_thresh
:
0.7
pre_nms_top_n
:
6000
post_nms_top_n
:
1000
RoIAlign
:
resolution
:
14
sampling_ratio
:
0
spatial_scale
:
0.0625
BBoxAssigner
:
batch_size_per_im
:
512
bbox_reg_weights
:
[
0.1
,
0.1
,
0.2
,
0.2
]
bg_thresh_hi
:
0.5
bg_thresh_lo
:
0.0
fg_fraction
:
0.25
fg_thresh
:
0.5
BBoxHead
:
head
:
ResNetC5
nms
:
keep_top_k
:
100
nms_threshold
:
0.5
score_threshold
:
0.05
LearningRate
:
base_lr
:
0.00001
schedulers
:
-
!PiecewiseDecay
gamma
:
0.1
milestones
:
[
6400
,
7200
]
-
!LinearWarmup
start_factor
:
0.
steps
:
100
OptimizerBuilder
:
optimizer
:
momentum
:
0.9
type
:
Momentum
regularizer
:
factor
:
0.0005
type
:
L2
_READER_
:
'
faster_reader.yml'
TrainReader
:
dataset
:
!VOCDataSet
dataset_dir
:
dataset/fruit
anno_path
:
train.txt
with_background
:
true
use_default_label
:
false
worker_num
:
-1
use_process
:
false
EvalReader
:
inputs_def
:
fields
:
[
'
image'
,
'
im_info'
,
'
im_id'
,
'
im_shape'
,
'
gt_bbox'
,
'
gt_class'
,
'
is_difficult'
]
dataset
:
!VOCDataSet
dataset_dir
:
dataset/fruit
anno_path
:
val.txt
with_background
:
true
use_default_label
:
false
TestReader
:
batch_size
:
1
dataset
:
!ImageFolder
anno_path
:
dataset/fruit/label_list.txt
use_default_label
:
false
with_background
:
true
configs/yolov3_mobilenet_v1_fruit.yml
浏览文件 @
ac905d90
...
...
@@ -111,6 +111,8 @@ TrainReader:
batch_size
:
1
shuffle
:
true
mixup_epoch
:
-1
worker_num
:
-1
use_process
:
false
EvalReader
:
batch_size
:
1
...
...
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