https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
이 코드로 학습을 해보려고 하는데요.
원래 트레이닝 시에 cpu 점유율도 절반, gpu 사용률도 40~60퍼밖에 안쓰나요?
그리고 train 데이터 9880장, valid 데이터 4885장, 배치사이즈 32로 했을때
1에폭에 거의 30분정도 걸리는데 보통 이정도 걸리나요?
ps. 저기 깃허브 들어가보면
트레이닝 섹션에서
Make sure you have run python convert.py -w yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo_weights.h5
The file model_data/yolo_weights.h5 is used to load pretrained weights.
pretrained weights를 사용하게 되어있는데 학습하려는 데이터가 완전 새로운? 데이터인데
프리트레인 웨이트안쓰고 처음부터 학습하는 방법은 없나요?
설정
텐서플로우는 윈도우 환경에서 정상동작 보장못함
우분투에서 하길 바람.
사기사와
VGG-16 같은 pre-trained model 안쓰면 가시적 결과를 보기 위홰 학습을 거의 한달 내내 돌려야함
대전모범시민
프리트래인 모델 쓸 경우 에폭당 걸리는 시간은 원래 이런가요?
대전모범시민
그리고 frozen layers에서 처음 에폭은 배치사이즈 32로 잘 되는데, Unfreeze 후에는 배치사이즈 8로 해도 out of memory 뜨는데 이건 왜 이럴까요..ㅠ
Curriculum
배치 사이즈 32는 32로 나눈거고 배치 사이즈 8은 8로 나눈거 아니냐?