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Bobholamovic
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3 years ago | |
|---|---|---|
| .. | ||
| change_detection | 3 years ago | |
| classification | 3 years ago | |
| image_restoration | 3 years ago | |
| object_detection | 3 years ago | |
| semantic_segmentation | 3 years ago | |
| README.md | 3 years ago | |
README.md
使用教程——训练模型
本目录下整理了使用PaddleRS训练模型的示例代码，代码中均提供了示例数据的自动下载，并均使用单张GPU卡进行训练。
| 代码 | 模型任务 | 数据 |
|---|---|---|
| object_detection/ppyolo.py | 目标检测PPYOLO | 昆虫检测 |
| semantic_segmentation/deeplabv3p_resnet50_multi_channel.py | 语义分割DeepLabV3 | 地块分类 |
| semantic_segmentation/farseg_test.py | 语义分割FarSeg | 遥感建筑分割 |
| change_detection/cdnet_build.py | 变化检测CDNet | 遥感变化检测 |
| classification/resnet50_vd_rs.py | 图像分类ResNet50_vd | 遥感场景分类 |
环境准备
- 版本要求：PaddlePaddle>=2.1.0
开始训练
- 在安装PaddleRS后，使用如下命令开始训练，代码会自动下载训练数据, 并均使用单张GPU卡进行训练。
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python tutorials/train/semantic_segmentation/deeplabv3p_resnet50_multi_channel.py
- 若需使用多张GPU卡进行训练，例如使用2张卡时执行：
python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1 tutorials/train/semantic_segmentation/deeplabv3p_resnet50_multi_channel.py
使用多卡时，参考训练参数调整调整学习率和批量大小。
VisualDL可视化训练指标
在模型训练过程，在train函数中，将use_vdl设为True，则训练过程会自动将训练日志以VisualDL的格式打点在save_dir（用户自己指定的路径）下的vdl_log目录，用户可以使用如下命令启动VisualDL服务，查看可视化指标
visualdl --logdir output/deeplabv3p_resnet50_multi_channel/vdl_log --port 8001
服务启动后，使用浏览器打开 https://0.0.0.0:8001 或 https://localhost:8001