ImageModelSettingsObjectDetection interface

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@azure/arm-machinelearning

用於定型模型的設定。 如需可用設定的詳細資訊，請流覽官方檔：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。

Extends

ImageModelSettings

屬性

boxDetectionsPerImage	所有類別的每個影像偵測數目上限。 必須是正整數。 注意：'yolov5' 演算法不支援此設定。
boxScoreThreshold	在推斷期間，只會傳回分類分數大於 BoxScoreThreshold 的建議。 必須是範圍[0， 1] 中的浮點數。
imageSize	定型和驗證的影像大小。 必須是正整數。 注意：如果大小太大，定型回合可能會進入 CUDA OOM。 注意：只有 'yolov5' 演算法才支援此設定。
maxSize	在將影像饋送至骨幹之前，要重新調整的影像大小上限。 必須是正整數。 注意：如果大小太大，定型執行可能會進入 CUDA OOM。 注意：'yolov5' 演算法不支援此設定。
minSize	將影像饋送至骨幹之前，要重新調整的影像大小下限。 必須是正整數。 注意：如果大小太大，定型執行可能會進入 CUDA OOM。 注意：'yolov5' 演算法不支援此設定。
modelSize	模型大小。 必須是 'small'、'medium'、'large' 或 'xlarge'。 注意：如果模型大小太大，定型執行可能會進入 CUDA OOM。 注意：只有 'yolov5' 演算法才支援此設定。
multiScale	依 +/- 50%來啟用多重縮放影像大小。 注意：如果沒有足夠的 GPU 記憶體，定型執行可能會進入 CUDA OOM。 注意：只有 'yolov5' 演算法才支援此設定。
nmsIouThreshold	在NMS後置處理中的推斷期間使用的IOU臨界值。 必須是範圍 [0， 1] 中的浮點數。
tileGridSize	用來貼上每個影像的網格線大小。 注意：TileGridSize 不得為 None，才能啟用小型物件偵測邏輯。 包含兩個整數的字串，其格式為一個。 注意：'yolov5' 演算法不支援此設定。
tileOverlapRatio	每個維度中相鄰磚之間的重疊比例。 必須是範圍 [0， 1] 中的浮點數。 注意：'yolov5' 演算法不支援此設定。
tilePredictionsNmsThreshold	用來執行NMS的IOU閾值，同時合併磚和影像的預測。 用於驗證/推斷。 必須是範圍 [0， 1] 中的 float。 注意：'yolov5' 演算法不支援此設定。
validationIouThreshold	計算驗證計量時要使用的IOU閾值。 必須是範圍 [0， 1] 中的 float。
validationMetricType	用於驗證計量的計量計算方法。

繼承的屬性

advancedSettings	進階案例的設定。
amsGradient	當優化器為 『adam』 或 'adamw' 時啟用AMSGrad。
augmentations	使用擴增的設定。
beta1	優化器為 'adam' 或 'adamw' 時的 'beta1' 值。 必須是範圍 [0， 1] 中的浮點數。
beta2	優化器為 'adam' 或 'adamw' 時的 'beta2' 值。 必須是範圍 [0， 1] 中的浮點數。
checkpointFrequency	儲存模型檢查點的頻率。 必須是正整數。
checkpointModel	累加訓練的預先定型檢查點模型。
checkpointRunId	先前執行的標識碼，其具有累加式定型的預先定型檢查點。
distributed	是否要使用分散式定型。
earlyStopping	在定型期間啟用早期停止邏輯。
earlyStoppingDelay	追蹤主要計量改善之前，要等待的最小 Epoch 或驗證評估數目，以便進行早期停止。 必須是正整數。
earlyStoppingPatience	停止執行之前，沒有主要計量改進的最小 Epoch 或驗證評估數目。 必須是正整數。
enableOnnxNormalization	匯出 ONNX 模型時啟用正規化。
evaluationFrequency	評估驗證數據集以取得計量分數的頻率。 必須是正整數。
gradientAccumulationStep	漸層累積表示執行已設定數目的 「GradAccumulationStep」 步驟，而不更新模型權數，同時累積這些步驟的漸層，然後使用累積的漸層來計算權數更新。 必須是正整數。
layersToFreeze	要凍結模型的圖層數目。 必須是正整數。 例如，將 2 當做 'seresnext' 的值傳遞表示凍結 layer0 和 layer1。 如需支援模型的完整清單，以及層次凍結的詳細資料，請參閱：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。
learningRate	初始學習速率。 必須是範圍 [0， 1] 中的浮點數。
learningRateScheduler	學習速率排程器的類型。 必須是 『warmup_cosine』 或 'step'。
modelName	要用於定型的模型名稱。 如需可用模型的詳細資訊，請流覽官方檔：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。
momentum	優化器為 『zn』 時的動量值。 必須是範圍 [0， 1] 中的浮點數。
nesterov	在優化器為 『zn』 時啟用 nesterov。
numberOfEpochs	定型 Epoch 的數目。 必須是正整數。
numberOfWorkers	數據載入器背景工作角色的數目。 必須是非負整數。
optimizer	優化工具的類型。
randomSeed	使用決定性定型時要使用的隨機種子。
stepLRGamma	學習速率排程器為 『step』 時的 gamma 值。 必須是範圍 [0， 1] 中的浮點數。
stepLRStepSize	學習速率排程器為 『step』 時的步驟大小值。 必須是正整數。
trainingBatchSize	定型批次大小。 必須是正整數。
validationBatchSize	驗證批次大小。 必須是正整數。
warmupCosineLRCycles	學習速率排程器為「warmup_cosine」時，餘弦迴圈的值。 必須是範圍 [0， 1] 中的浮點數。
warmupCosineLRWarmupEpochs	學習速率排程器為「warmup_cosine」時，熱身 Epoch 的值。 必須是正整數。
weightDecay	優化器為 'zn'、'adam' 或 'adamw' 時的權數衰變值。 必須是範圍[0， 1] 中的浮點數。

屬性詳細資料

boxDetectionsPerImage

所有類別的每個影像偵測數目上限。 必須是正整數。 注意：'yolov5' 演算法不支援此設定。

boxDetectionsPerImage?: number

屬性值

number

boxScoreThreshold

在推斷期間，只會傳回分類分數大於 BoxScoreThreshold 的建議。 必須是範圍[0， 1] 中的浮點數。

boxScoreThreshold?: number

屬性值

number

imageSize

定型和驗證的影像大小。 必須是正整數。 注意：如果大小太大，定型回合可能會進入 CUDA OOM。 注意：只有 'yolov5' 演算法才支援此設定。

imageSize?: number

屬性值

number

maxSize

在將影像饋送至骨幹之前，要重新調整的影像大小上限。 必須是正整數。 注意：如果大小太大，定型執行可能會進入 CUDA OOM。 注意：'yolov5' 演算法不支援此設定。

maxSize?: number

屬性值

number

minSize

將影像饋送至骨幹之前，要重新調整的影像大小下限。 必須是正整數。 注意：如果大小太大，定型執行可能會進入 CUDA OOM。 注意：'yolov5' 演算法不支援此設定。

minSize?: number

屬性值

number

modelSize

模型大小。 必須是 'small'、'medium'、'large' 或 'xlarge'。 注意：如果模型大小太大，定型執行可能會進入 CUDA OOM。 注意：只有 'yolov5' 演算法才支援此設定。

modelSize?: string

屬性值

string

multiScale

依 +/- 50%來啟用多重縮放影像大小。 注意：如果沒有足夠的 GPU 記憶體，定型執行可能會進入 CUDA OOM。 注意：只有 'yolov5' 演算法才支援此設定。

multiScale?: boolean

屬性值

boolean

nmsIouThreshold

在NMS後置處理中的推斷期間使用的IOU臨界值。 必須是範圍 [0， 1] 中的浮點數。

nmsIouThreshold?: number

屬性值

number

tileGridSize

用來貼上每個影像的網格線大小。 注意：TileGridSize 不得為 None，才能啟用小型物件偵測邏輯。 包含兩個整數的字串，其格式為一個。 注意：'yolov5' 演算法不支援此設定。

tileGridSize?: string

屬性值

string

tileOverlapRatio

每個維度中相鄰磚之間的重疊比例。 必須是範圍 [0， 1] 中的浮點數。 注意：'yolov5' 演算法不支援此設定。

tileOverlapRatio?: number

屬性值

number

tilePredictionsNmsThreshold

用來執行NMS的IOU閾值，同時合併磚和影像的預測。 用於驗證/推斷。 必須是範圍 [0， 1] 中的 float。 注意：'yolov5' 演算法不支援此設定。

tilePredictionsNmsThreshold?: number

屬性值

number

validationIouThreshold

計算驗證計量時要使用的IOU閾值。 必須是範圍 [0， 1] 中的 float。

validationIouThreshold?: number

屬性值

number

validationMetricType

用於驗證計量的計量計算方法。

validationMetricType?: string

屬性值

string

繼承的屬性詳細資料

advancedSettings

進階案例的設定。

advancedSettings?: string

屬性值

string

繼承自ImageModelSettings.advancedSettings

amsGradient

當優化器為 『adam』 或 'adamw' 時啟用AMSGrad。

amsGradient?: boolean

屬性值

boolean

繼承自ImageModelSettings.amsGradient

augmentations

使用擴增的設定。

augmentations?: string

屬性值

string

繼承自ImageModelSettings.augmentations

beta1

優化器為 'adam' 或 'adamw' 時的 'beta1' 值。 必須是範圍 [0， 1] 中的浮點數。

beta1?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.beta1

beta2

優化器為 'adam' 或 'adamw' 時的 'beta2' 值。 必須是範圍 [0， 1] 中的浮點數。

beta2?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.beta2

checkpointFrequency

儲存模型檢查點的頻率。 必須是正整數。

checkpointFrequency?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.checkpointFrequency

checkpointModel

累加訓練的預先定型檢查點模型。

checkpointModel?: MLFlowModelJobInput

屬性值

MLFlowModelJobInput

繼承自ImageModelSettings.checkpointModel

checkpointRunId

先前執行的標識碼，其具有累加式定型的預先定型檢查點。

checkpointRunId?: string

屬性值

string

繼承自ImageModelSettings.checkpointRunId

distributed

是否要使用分散式定型。

distributed?: boolean

屬性值

boolean

繼承自ImageModelSettings.distributed

earlyStopping

在定型期間啟用早期停止邏輯。

earlyStopping?: boolean

屬性值

boolean

繼承自ImageModelSettings.earlyStopping

earlyStoppingDelay

追蹤主要計量改善之前，要等待的最小 Epoch 或驗證評估數目，以便進行早期停止。 必須是正整數。

earlyStoppingDelay?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.earlyStoppingDelay

earlyStoppingPatience

停止執行之前，沒有主要計量改進的最小 Epoch 或驗證評估數目。 必須是正整數。

earlyStoppingPatience?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.earlyStoppingPatience

enableOnnxNormalization

匯出 ONNX 模型時啟用正規化。

enableOnnxNormalization?: boolean

屬性值

boolean

繼承自ImageModelSettings.enableOnnxNormalization

evaluationFrequency

評估驗證數據集以取得計量分數的頻率。 必須是正整數。

evaluationFrequency?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.evaluationFrequency

gradientAccumulationStep

漸層累積表示執行已設定數目的 「GradAccumulationStep」 步驟，而不更新模型權數，同時累積這些步驟的漸層，然後使用累積的漸層來計算權數更新。 必須是正整數。

gradientAccumulationStep?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.gradientAccumulationStep

layersToFreeze

要凍結模型的圖層數目。 必須是正整數。 例如，將 2 當做 'seresnext' 的值傳遞表示凍結 layer0 和 layer1。 如需支援模型的完整清單，以及層次凍結的詳細資料，請參閱：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。

layersToFreeze?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.layersToFreeze

learningRate

初始學習速率。 必須是範圍 [0， 1] 中的浮點數。

learningRate?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.learningRate

learningRateScheduler

學習速率排程器的類型。 必須是 『warmup_cosine』 或 'step'。

learningRateScheduler?: string

屬性值

string

繼承自ImageModelSettings.learningRateScheduler

modelName

要用於定型的模型名稱。 如需可用模型的詳細資訊，請流覽官方檔：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。

modelName?: string

屬性值

string

繼承自 imageModelSettings.modelName

momentum

優化器為 『zn』 時的動量值。 必須是範圍 [0， 1] 中的浮點數。

momentum?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.momentum

nesterov

在優化器為 『zn』 時啟用 nesterov。

nesterov?: boolean

屬性值

boolean

繼承自ImageModelSettings.nesterov

numberOfEpochs

定型 Epoch 的數目。 必須是正整數。

numberOfEpochs?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.numberOfEpochs

numberOfWorkers

數據載入器背景工作角色的數目。 必須是非負整數。

numberOfWorkers?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.numberOfWorkers

optimizer

優化工具的類型。

optimizer?: string

屬性值

string

繼承自ImageModelSettings.optimizer

randomSeed

使用決定性定型時要使用的隨機種子。

randomSeed?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.randomSeed

stepLRGamma

學習速率排程器為 『step』 時的 gamma 值。 必須是範圍 [0， 1] 中的浮點數。

stepLRGamma?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.stepLRGamma

stepLRStepSize

學習速率排程器為 『step』 時的步驟大小值。 必須是正整數。

stepLRStepSize?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.stepLRStepSize

trainingBatchSize

定型批次大小。 必須是正整數。

trainingBatchSize?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.trainingBatchSize

validationBatchSize

驗證批次大小。 必須是正整數。

validationBatchSize?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.validationBatchSize

warmupCosineLRCycles

學習速率排程器為「warmup_cosine」時，餘弦迴圈的值。 必須是範圍 [0， 1] 中的浮點數。

warmupCosineLRCycles?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.warmupCosineLRCycles

warmupCosineLRWarmupEpochs

學習速率排程器為「warmup_cosine」時，熱身 Epoch 的值。 必須是正整數。

warmupCosineLRWarmupEpochs?: number

屬性值

number

繼承自imageModelSettings.warmupCosineLRWarmupEpochs

weightDecay

優化器為 'zn'、'adam' 或 'adamw' 時的權數衰變值。 必須是範圍[0， 1] 中的浮點數。

weightDecay?: number

屬性值

number

繼承自ImageModelSettings.weightDecay