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  • 入门mmdetection（捌）---聊一聊FP16 - 知乎
    在mmdetection中，使用FP16非常方便，只需要在config里添加一行即可， # loss_scale你可以自己指定，几百到1000比较合适，这里取512 fp16 = dict(loss_scale=512 ) 加了上面这一行训练的时候就可以用了（当然前提是你的gpu得支持才行）。 接下来我们来看mmdetection是怎么读取这个配置的，以下代码是从train py里_non_dist_train这个函数截取的： 我们来看下runner（在mmcv工程里）的register_training_hooks这个函数： 所以接下来就轮到Fp16OptimizerHook的代码了，这里是实现的核心所在。 在看这段代码之前我们梳理一下我们大概要做的和需要理解的事情。
  • mmdetection使用混合精度训练 - CSDN博客
    该工具箱从赢得了COCO Challenge 2018检测轨道的MMDet团队的代码库开始。 它逐渐发展成为一个涵盖许多流行检测方法和现代模块的统一平台。 它不仅包括 训练 和推理代码，而且还为200多个网络模型提供权重。
  • 教程 6: 自定义损失函数 — MMDetection 2. 17. 0 文档 - Read . . .
    通过权重张量来给损失 逐元素 权重。 把损失张量归纳为一个 标量。 用一个 张量 给当前损失一个权重。 微调一个损失主要与步骤 1，3，4 有关，大部分的修改可以在配置文件中指定。 这里我们用 Focal Loss (FL) 作为例子。 下面的代码分别是构建 FL 的方法和它的配置文件，他们是一一对应的。 gamma 和 beta 是 Focal Loss 中的两个超参数。 如果我们想把 gamma 的值设为 1 5，把 alpha 的值设为 0 5，我们可以在配置文件中按照如下指定： Focal Loss 默认的归纳方式是 mean。 如果我们想把归纳方式从 mean 改成 sum，我们可以在配置文件中按照如下指定：
  • mmdet训练时使用fp16训练 - 宋禹臣 - 博客园
    fp16 = dict(loss_scale='dynamic')
  • OpenMMLab 中混合精度训练 AMP 的正确打开方式 - 知乎
    scale factor 的选取是一个问题，实际上是可以动态变化的。 选一个常量显然是不合适的，因为 loss 和梯度的数值在变，scale factor 需要跟随 loss 动态变化，健康的 loss 是振荡中下降，实际上 scale factor 每隔 N 个 iteration 乘一个大于 1 的系数，再 scale loss；并且每次更新前检查溢出问题（检查梯度中有没有inf和nan），如果有，scale factor 乘一个小于 1 的系数并跳过该 iteration 的参数更新环节，如果没有，就正常更新参数。 其完整流程如下： a 拷贝并且转换成 fp16 模型 b 前向传播（fp16 的模型参数） c loss 乘 scale factor s d
  • fp16相关问题 · open-mmlab mmdetection · Discussion #9269 - GitHub
    In MMDetection, due to the complexity of the model, many parts are explicitly designed to use FP32 to avoid failure We recommend using English or English Chinese for issues so that we could have broader discussion A100 uses tf32 format in computation by default, its speed is already faster than FP32 and compatible with FP16
  • MMDetection内置损失函数、自定义损失函数以及如何修改 . . .
    本文深入解析MMDetection框架中内置的损失函数，涵盖分类与回归任务，如CrossEntropyLoss、BalancedL1Loss及FocalLoss等，探讨其应用场景与调整方法。 摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 > cross_entropy 函数用于计算交叉熵损失。 交叉熵损失是一种常用的分类任务损失函数，用于衡量预测类别与真实类别之间的差异 def __init__(self, use_sigmoid=False, use_mask=False, reduction='mean', class_weight=None, ignore_index=None, loss_weight=1 0,
  • mmdetection半精度 (fp16)训练loss出现nan的解决方法 - 知乎
    在你的config py文件里，要使用fp16训练需要有这样一句话，其中loss_scale默认为512 ，它是loss的缩放因子，它越大，loss就越大，因此出现了loss过大变为nan的情况。


















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