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[参考译文] PROCESSOR-SDK-AM62A:高于 224x224 分辨率的模型训练

Guru**** 2430950 points


请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

https://e2e.ti.com/support/processors-group/processors/f/processors-forum/1541737/processor-sdk-am62a-model-training-above-the-resolution-224x224

器件型号:PROCESSOR-SDK-AM62A


工具/软件:

您好专家、

我需要将模型训练到 224 分辨率以上。 是否会提高输出的精度。

以下信息来自在 e2e 中与 Qutaiba 的对话。

For models which are not supported by ModelMaker, you can use any other non-TI tool such as pytorch to conduct the training. When done, you can use the edgeai-tidl tool to port/compile the trained model to work on AM62A.

请你给我一个必要的步骤。

此致、
Sajan

  • 请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

    您好、Sajan、

    这不是 TI 特定的主题、您可以找到许多在线资源、用于培训模型以及了解分辨率对精度的影响。 我将粗略地回答。

    您能给我必要的步骤吗?
    [/报价]

    这超出了 TI 针对此类开源工具的支持规定。 有关此信息、请参阅 PyTorch 文档和示例。 培训完成后、您需要导出到 ONNX。

    我会注意到、Pytorch 有一个 TIDL 包装器[0]、该包装器通过优化将不受支持的层(或通常难以进行 8 位量化的层)替换为受支持的层。 此处的工作流程是训练基线、源模型直至精度收敛、应用包装器替换层、然后继续训练(减少 epoch 数/直至收敛)。

     [0] https://github.com/TexasInstruments/edgeai-tensorlab/blob/main/edgeai-modeloptimization/torchmodelopt/edgeai_torchmodelopt/xmodelopt/surgery/README.md