ImageModelSettingsObjectDetection Klasse

Definition

Namespace:

Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models

Assembly:

Azure.ResourceManager.MachineLearning.dll

Paket:

Azure.ResourceManager.MachineLearning v1.1.1

Einstellungen, die zum Trainieren des Modells verwendet werden. Weitere Informationen zu den verfügbaren Einstellungen finden Sie in der offiziellen Dokumentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

public class ImageModelSettingsObjectDetection : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.ImageModelSettings

type ImageModelSettingsObjectDetection = class
    inherit ImageModelSettings

Public Class ImageModelSettingsObjectDetection
Inherits ImageModelSettings

Vererbung

Object

ImageModelSettings

ImageModelSettingsObjectDetection

Konstruktoren

ImageModelSettingsObjectDetection()

Initialisiert eine neue instance von ImageModelSettingsObjectDetection.

Eigenschaften

AdvancedSettings	Einstellungen für erweiterte Szenarien. (Geerbt von ImageModelSettings)
AmsGradient	Aktivieren Sie AMSGrad, wenn der Optimierer "adam" oder "adamw" ist. (Geerbt von ImageModelSettings)
Augmentations	Einstellungen für die Verwendung von Augmentations. (Geerbt von ImageModelSettings)
Beta1	Wert von "beta1", wenn der Optimierer "adam" oder "adamw" ist. Muss ein Gleitkommawert im Bereich [0, 1] sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
Beta2	Wert von "beta2", wenn der Optimierer "adam" oder "adamw" ist. Muss ein Gleitkommawert im Bereich [0, 1] sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
BoxDetectionsPerImage	Maximale Anzahl von Erkennungen pro Bild für alle Klassen. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den "yolov5"-Algorithmus nicht unterstützt.
BoxScoreThreshold	Geben Sie während des Rückschlusss nur Vorschläge mit einer Klassifizierungsbewertung zurück, die größer als BoxScoreThreshold ist. Muss ein Float im Bereich [0, 1] sein.
CheckpointFrequency	Häufigkeit zum Speichern von Modellprüfpunkten. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
CheckpointModel	Das vortrainierte Prüfpunktmodell für inkrementelles Training. (Geerbt von ImageModelSettings)
CheckpointRunId	Die ID einer vorherigen Ausführung mit einem vortrainierten Prüfpunkt für das inkrementelle Training. (Geerbt von ImageModelSettings)
Distributed	Gibt an, ob verteiltes Training verwendet werden soll. (Geerbt von ImageModelSettings)
EarlyStopping	Logik zum frühzeitigen Beenden während des Trainings aktivieren. (Geerbt von ImageModelSettings)
EarlyStoppingDelay	Mindestanzahl von Epochen oder Validierungsauswertungen, die gewartet werden müssen, bevor die primäre Metrikverbesserung für ein frühzeitiges Beenden nachverfolgt wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
EarlyStoppingPatience	Mindestanzahl von Epochen oder Validierungsauswertungen ohne primäre Metrikverbesserung, bevor die Ausführung beendet wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
EnableOnnxNormalization	Aktivieren Sie die Normalisierung beim Exportieren des ONNX-Modells. (Geerbt von ImageModelSettings)
EvaluationFrequency	Häufigkeit zum Auswerten des Validierungsdatasets, um Metrikergebnisse zu erhalten. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
GradientAccumulationStep	Farbverlaufsakkumulation bedeutet, dass eine konfigurierte Anzahl von "GradAccumulationStep"-Schritten ausgeführt wird, ohne die Modellgewichte zu aktualisieren, während die Gradienten dieser Schritte akkumuliert werden und dann die akkumulierten Gradienten zum Berechnen der Gewichtungsupdates verwendet werden. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
ImageSize	Bildgröße für Training und Validierung. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Hinweis: Die Trainingsausführung kann in CUDA OOM angezeigt werden, wenn die Größe zu groß ist. Hinweis: Diese Einstellungen werden nur für den "yolov5"-Algorithmus unterstützt.
LayersToFreeze	Anzahl der Ebenen, die für das Modell eingefroren werden sollen. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Für instance bedeutet das Übergeben von 2 als Wert für "seresnext" das Einfrieren von layer0 und layer1. Eine vollständige Liste der unterstützten Modelle und Details zum Einfrieren von Ebenen finden Sie unter : https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. (Geerbt von ImageModelSettings)
LearningRate	Anfängliche Lernrate. Muss ein Gleitkommawert im Bereich [0, 1] sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
LearningRateScheduler	Typ des Lernratenplaners. Muss "warmup_cosine" oder "Schritt" sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
MaxSize	Maximale Größe des Bilds, das neu skaliert werden soll, bevor es an den Backbone weitergeleitet wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Hinweis: Bei der Trainingsausführung kann es zu CUDA OOM kommen, wenn die Größe zu groß ist. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den "yolov5"-Algorithmus nicht unterstützt.
MinSize	Mindestgröße des Bilds, das neu skaliert werden soll, bevor es an den Backbone weitergeleitet wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Hinweis: Bei der Trainingsausführung kann es zu CUDA OOM kommen, wenn die Größe zu groß ist. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den "yolov5"-Algorithmus nicht unterstützt.
ModelName	Name des Modells, das für das Training verwendet werden soll. Weitere Informationen zu den verfügbaren Modellen finden Sie in der offiziellen Dokumentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. (Geerbt von ImageModelSettings)
ModelSize	Modellgröße. Muss "klein", "mittel", "groß" oder "xlarge" sein. Hinweis: Bei der Trainingsausführung kann es zu CUDA OOM kommen, wenn die Modellgröße zu groß ist. Hinweis: Diese Einstellungen werden nur für den "yolov5"-Algorithmus unterstützt.
Momentum	Wert des Momentums, wenn der Optimierer "sgd" ist. Muss ein Gleitkommawert im Bereich [0, 1] sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
MultiScale	Aktivieren Sie Bilder mit mehreren Skalierungen, indem Sie die Bildgröße um +/- 50 % variieren. Hinweis: Bei der Trainingsausführung kann es zu CUDA OOM kommen, wenn nicht ausreichend GPU-Arbeitsspeicher verfügbar ist. Hinweis: Diese Einstellungen werden nur für den "yolov5"-Algorithmus unterstützt.
Nesterov	Aktivieren Sie nesterov, wenn der Optimierer "sgd" ist. (Geerbt von ImageModelSettings)
NmsIouThreshold	IOU-Schwellenwert, der beim Rückschluss in der NMS-Nachverarbeitung verwendet wird. Muss ein Gleitkommawert im Bereich [0, 1] sein.
NumberOfEpochs	Anzahl der Trainingsepochen Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
NumberOfWorkers	Anzahl der Datenlade-Worker. Muss eine nicht negative ganze Zahl sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
Optimizer	Typ des Optimierers. (Geerbt von ImageModelSettings)
RandomSeed	Zufälliger Seed, der bei deterministischem Training verwendet werden soll. (Geerbt von ImageModelSettings)
StepLRGamma	Wert von Gamma, wenn der Lernratenplaner "Schritt" ist. Muss ein Gleitkommawert im Bereich [0, 1] sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
StepLRStepSize	Wert der Schrittgröße, wenn der Lernratenplaner "Schritt" ist. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
TileGridSize	Die Rastergröße, die für die Kachelung der einzelnen Bilder verwendet werden soll. Hinweis: TileGridSize darf nicht None sein, um die Erkennungslogik für kleine Objekte zu aktivieren. Eine Zeichenfolge, die zwei ganze Zahlen im mxn-Format enthält. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den "yolov5"-Algorithmus nicht unterstützt.
TileOverlapRatio	Überlappungsverhältnis zwischen angrenzenden Kacheln in den einzelnen Dimensionen. Muss im Bereich [0, 1] liegen. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den "yolov5"-Algorithmus nicht unterstützt.
TilePredictionsNmsThreshold	Der IOU-Schwellenwert, der zum Ausführen von NMS beim Zusammenführen von Vorhersagen aus Kacheln und Bildern verwendet werden soll. Wird bei der Validierung bzw. beim Rückschließen verwendet. Muss im Bereich [0, 1] liegen. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den "yolov5"-Algorithmus nicht unterstützt.
TrainingBatchSize	Trainingsbatchgröße. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
ValidationBatchSize	Überprüfungsbatchgröße. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
ValidationIouThreshold	IOU-Schwellenwert, der beim Berechnen der Validierungsmetrik verwendet werden soll. Muss im Bereich [0, 1] liegen.
ValidationMetricType	Metrikberechnungsmethode, die für Validierungsmetriken zu verwenden ist.
WarmupCosineLRCycles	Der Wert des Kosinuszyklus, wenn der Lernratenplaner "warmup_cosine" ist. Muss ein Gleitkommawert im Bereich [0, 1] sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
WarmupCosineLRWarmupEpochs	Wert von Aufwärmzeiten, wenn der Lernratenplaner "warmup_cosine" ist. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. (Geerbt von ImageModelSettings)
WeightDecay	Wert des Gewichtszerfalls, wenn der Optimierer "sgd", "adam" oder "adamw" ist. Muss ein Float im Bereich [0, 1] sein. (Geerbt von ImageModelSettings)