Megvii-BaseDetection / Megvii-BaseDetection/YOLOX

evaluation during training

Open
#463 1 comment 0 reactions 0 assignees View on GitHub

Nobody has claimed this yet.

Dominant language
Python
Stars
10.6k
Forks
2.5k
PR merge metrics
No merged PRs in 30d

Description

图片
图片
╒══════════════════╤════════════════════════════╕
│ keys │ values │
╞══════════════════╪════════════════════════════╡
│ seed │ None │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ output_dir │ './YOLOX_outputs' │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ print_interval │ 10 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ eval_interval │ 10 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ num_classes │ 20 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ depth │ 0.33 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ width │ 0.375 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ data_num_workers │ 4 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ input_size │ (352, 352) │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ random_size │ (10, 20) │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ data_dir │ None │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ train_ann │ 'instances_train2017.json' │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ val_ann │ 'instances_val2017.json' │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ degrees │ 10.0 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ translate │ 0.1 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ scale │ (0.5, 1.5) │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ mscale │ (0.8, 1.6) │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ shear │ 2.0 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ perspective │ 0.0 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ enable_mixup │ False │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ warmup_epochs │ 3 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ max_epoch │ 20 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ warmup_lr │ 0 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ basic_lr_per_img │ 0.00015625 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ scheduler │ 'yoloxwarmcos' │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ no_aug_epochs │ 15 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ min_lr_ratio │ 0.05 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ ema │ True │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ weight_decay │ 0.0005 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ momentum │ 0.9 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ exp_name │ 'yolox_tiny_custom' │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ test_size │ (352, 352) │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ test_conf │ 0.01 │
├──────────────────┼────────────────────────────┤
│ nmsthre │ 0.65 │ │
╘══════════════════╧════════════════════════════╛

Contributor guide

No contributing guide indexed for this repository

First steps

  1. Read the whole issue, then the project's contributing guide.
  2. Comment on the issue to say you are picking it up — it saves two people doing the same work.
  3. Fork the repository and make your change on a branch.
  4. Open a pull request that references the issue number.

Research direction

Start by reproducing the training run with the configuration shown in the issue, including eval_interval, max_epoch, input_size, and the custom experiment name. Then trace the YOLOX training and evaluation entry points to determine what behavior differs from the screenshots; the issue does not state the expected result or name files or tests, so completion criteria are not defined.

Written by the indexing model from the issue text.

Assessment

Tech stack
python, pytorch
Domain
computer-vision, machine-learning
Issue type
Bug
Difficulty
4/5
Estimated time
3-5 days
Activity status
Stale
Clarity
Needs clarification
Newbie friendliness
20/100

Get new issues in your inbox

A short digest of beginner-friendly GitHub issues.