ImageModelSettingsObjectDetection interface

Paket:

@azure/arm-machinelearning

Modeli eğiten ayarlar. Kullanılabilir ayarlar hakkında daha fazla bilgi için lütfen resmi belgeleri ziyaret edin: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Extends

ImageModelSettings

Özellikler

boxDetectionsPerImage	Tüm sınıflar için görüntü başına en fazla algılama sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.
boxScoreThreshold	Çıkarım sırasında, yalnızca Sınıflandırma puanı BoxScoreThreshold'tan büyük olan teklifleri döndürür. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
imageSize	Tren ve doğrulama için görüntü boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Not: Boyutu çok büyükse eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar yalnızca 'yolov5' algoritması için desteklenir.
maxSize	Omurgaya beslemeden önce yeniden ölçeklendirilecek görüntünün maksimum boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Not: Boyutu çok büyükse eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.
minSize	Omurgaya beslemeden önce yeniden ölçeklendirilecek görüntünün minimum boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Not: Boyutu çok büyükse eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.
modelSize	Model boyutu. 'Küçük', 'orta', 'büyük' veya 'xlarge' olmalıdır. Not: Model boyutu çok büyükse eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar yalnızca 'yolov5' algoritması için desteklenir.
multiScale	Görüntü boyutunu +/- 50%değiştirerek çok ölçekli görüntüyü etkinleştirin. Not: Yeterli GPU belleği yoksa eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar yalnızca 'yolov5' algoritması için desteklenir.
nmsIouThreshold	NMS'de işlem sonrası çıkarım sırasında kullanılan IOU eşiği. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
tileGridSize	Her görüntüyü döşemek için kullanılacak kılavuz boyutu. Not: Küçük nesne algılama mantığını etkinleştirmek için TileGridSize Yok olmamalıdır. mxn biçiminde iki tamsayı içeren bir dize. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.
tileOverlapRatio	Her boyuttaki bitişik kutucuklar arasındaki çakışma oranı. [0, 1) aralığında kaydırılmalıdır. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.
tilePredictionsNmsThreshold	Kutucuklardan ve görüntüden tahminleri birleştirirken NMS gerçekleştirmek için kullanılacak IOU eşiği. Doğrulama/çıkarımda kullanılır. [0, 1] aralığında kayan olmalıdır. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.
validationIouThreshold	Doğrulama ölçümü hesaplanırken kullanılacak IOU eşiği. [0, 1] aralığında kayan olmalıdır.
validationMetricType	Doğrulama ölçümleri için kullanılacak ölçüm hesaplama yöntemi.

Devralınan Özellikler

advancedSettings	Gelişmiş senaryolar için ayarlar.
amsGradient	İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda AMSGrad'ı etkinleştirin.
augmentations	Artırmaları kullanma ayarları.
beta1	İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda 'beta1' değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
beta2	İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda 'beta2' değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
checkpointFrequency	Model denetim noktalarını depolama sıklığı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
checkpointModel	Artımlı eğitim için önceden eğitilmiş denetim noktası modeli.
checkpointRunId	Artımlı eğitim için önceden eğitilmiş bir denetim noktası olan önceki çalıştırmanın kimliği.
distributed	Dağıtılmış eğitimin kullanılıp kullanılmaymayacağı.
earlyStopping	Eğitim sırasında erken durdurma mantığını etkinleştirin.
earlyStoppingDelay	Birincil ölçüm geliştirmesinin erken durdurulması için izlenmeden önce beklenebilmesi için en az dönem veya doğrulama değerlendirmesi sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
earlyStoppingPatience	Çalıştırma durdurulmadan önce birincil ölçüm geliştirmesi yapılmadan en az dönem veya doğrulama değerlendirmesi sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
enableOnnxNormalization	ONNX modelini dışarı aktarırken normalleştirmeyi etkinleştirin.
evaluationFrequency	Ölçüm puanlarını almak için doğrulama veri kümesini değerlendirme sıklığı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
gradientAccumulationStep	Gradyan birikimi, bu adımların gradyanlarını biriktirirken model ağırlıklarını güncelleştirmeden yapılandırılmış sayıda "GradAccumulationStep" adımı çalıştırma ve ardından ağırlık güncelleştirmelerini hesaplamak için birikmiş gradyanları kullanma anlamına gelir. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
layersToFreeze	Model için donacak katman sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Örneğin, 'seresnext' için değer olarak 2 geçirmek, katman0 ve katman1'in donması anlamına gelir. Desteklenen modellerin tam listesi ve katman donmasıyla ilgili ayrıntılar için bkz. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
learningRate	İlk öğrenme oranı. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
learningRateScheduler	Öğrenme oranı zamanlayıcı türü. 'warmup_cosine' veya 'step' olmalıdır.
modelName	Eğitim için kullanılacak modelin adı. Kullanılabilir modeller hakkında daha fazla bilgi için lütfen resmi belgeleri ziyaret edin: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
momentum	İyileştirici 'sgd' olduğunda momentum değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
nesterov	İyileştirici 'sgd' olduğunda nesterov özelliğini etkinleştirin.
numberOfEpochs	Eğitim dönemlerinin sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
numberOfWorkers	Veri yükleyici çalışanlarının sayısı. Negatif olmayan bir tamsayı olmalıdır.
optimizer	İyileştirici türü.
randomSeed	Belirlenmci eğitim kullanılırken kullanılacak rastgele tohum.
stepLRGamma	Öğrenme hızı zamanlayıcı 'step' olduğunda gama değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
stepLRStepSize	Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'step' olduğunda adım boyutu değeri. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
trainingBatchSize	Eğitim veri kümesi boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
validationBatchSize	Doğrulama toplu iş boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
warmupCosineLRCycles	Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'warmup_cosine' olduğunda kosinüs döngüsünün değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
warmupCosineLRWarmupEpochs	Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'warmup_cosine' olduğunda ısınma dönemlerinin değeri. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
weightDecay	İyileştirici 'sgd', 'adam' veya 'adamw' olduğunda kilo bozulmasının değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

Özellik Ayrıntıları

boxDetectionsPerImage

Tüm sınıflar için görüntü başına en fazla algılama sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.

boxDetectionsPerImage?: number

Özellik Değeri

number

boxScoreThreshold

Çıkarım sırasında, yalnızca Sınıflandırma puanı BoxScoreThreshold'tan büyük olan teklifleri döndürür. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

boxScoreThreshold?: number

Özellik Değeri

number

imageSize

Tren ve doğrulama için görüntü boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Not: Boyutu çok büyükse eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar yalnızca 'yolov5' algoritması için desteklenir.

imageSize?: number

Özellik Değeri

number

maxSize

Omurgaya beslemeden önce yeniden ölçeklendirilecek görüntünün maksimum boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Not: Boyutu çok büyükse eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.

maxSize?: number

Özellik Değeri

number

minSize

Omurgaya beslemeden önce yeniden ölçeklendirilecek görüntünün minimum boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Not: Boyutu çok büyükse eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.

minSize?: number

Özellik Değeri

number

modelSize

Model boyutu. 'Küçük', 'orta', 'büyük' veya 'xlarge' olmalıdır. Not: Model boyutu çok büyükse eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar yalnızca 'yolov5' algoritması için desteklenir.

modelSize?: string

Özellik Değeri

string

multiScale

Görüntü boyutunu +/- 50%değiştirerek çok ölçekli görüntüyü etkinleştirin. Not: Yeterli GPU belleği yoksa eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar yalnızca 'yolov5' algoritması için desteklenir.

multiScale?: boolean

Özellik Değeri

boolean

nmsIouThreshold

NMS'de işlem sonrası çıkarım sırasında kullanılan IOU eşiği. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

nmsIouThreshold?: number

Özellik Değeri

number

tileGridSize

Her görüntüyü döşemek için kullanılacak kılavuz boyutu. Not: Küçük nesne algılama mantığını etkinleştirmek için TileGridSize Yok olmamalıdır. mxn biçiminde iki tamsayı içeren bir dize. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.

tileGridSize?: string

Özellik Değeri

string

tileOverlapRatio

Her boyuttaki bitişik kutucuklar arasındaki çakışma oranı. [0, 1) aralığında kaydırılmalıdır. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.

tileOverlapRatio?: number

Özellik Değeri

number

tilePredictionsNmsThreshold

Kutucuklardan ve görüntüden tahminleri birleştirirken NMS gerçekleştirmek için kullanılacak IOU eşiği. Doğrulama/çıkarımda kullanılır. [0, 1] aralığında kayan olmalıdır. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.

tilePredictionsNmsThreshold?: number

Özellik Değeri

number

validationIouThreshold

Doğrulama ölçümü hesaplanırken kullanılacak IOU eşiği. [0, 1] aralığında kayan olmalıdır.

validationIouThreshold?: number

Özellik Değeri

number

validationMetricType

Doğrulama ölçümleri için kullanılacak ölçüm hesaplama yöntemi.

validationMetricType?: string

Özellik Değeri

string

Devralınan Özellik Detayları

advancedSettings

Gelişmiş senaryolar için ayarlar.

advancedSettings?: string

Özellik Değeri

string

Devralındığı yer:ImageModelSettings.advancedSettings

amsGradient

İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda AMSGrad'ı etkinleştirin.

amsGradient?: boolean

Özellik Değeri

boolean

Devralındığı yer:ImageModelSettings.amsGradient

augmentations

Artırmaları kullanma ayarları.

augmentations?: string

Özellik Değeri

string

Devralındığı yer:ImageModelSettings.augmentations

beta1

İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda 'beta1' değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

beta1?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.beta1

beta2

İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda 'beta2' değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

beta2?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.beta2

checkpointFrequency

Model denetim noktalarını depolama sıklığı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

checkpointFrequency?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.checkpointFrequency

checkpointModel

Artımlı eğitim için önceden eğitilmiş denetim noktası modeli.

checkpointModel?: MLFlowModelJobInput

Özellik Değeri

MLFlowModelJobInput

Devralındığı yer:ImageModelSettings.checkpointModel

checkpointRunId

Artımlı eğitim için önceden eğitilmiş bir denetim noktası olan önceki çalıştırmanın kimliği.

checkpointRunId?: string

Özellik Değeri

string

Devralındığı yer:ImageModelSettings.checkpointRunId

distributed

Dağıtılmış eğitimin kullanılıp kullanılmaymayacağı.

distributed?: boolean

Özellik Değeri

boolean

Devralındığı yer:ImageModelSettings.distributed

earlyStopping

Eğitim sırasında erken durdurma mantığını etkinleştirin.

earlyStopping?: boolean

Özellik Değeri

boolean

Devralındığı yer:ImageModelSettings.earlyStop

earlyStoppingDelay

Birincil ölçüm geliştirmesinin erken durdurulması için izlenmeden önce beklenebilmesi için en az dönem veya doğrulama değerlendirmesi sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

earlyStoppingDelay?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.earlyStoppingDelay

earlyStoppingPatience

Çalıştırma durdurulmadan önce birincil ölçüm geliştirmesi yapılmadan en az dönem veya doğrulama değerlendirmesi sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

earlyStoppingPatience?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.earlyStoppingPatience

enableOnnxNormalization

ONNX modelini dışarı aktarırken normalleştirmeyi etkinleştirin.

enableOnnxNormalization?: boolean

Özellik Değeri

boolean

Devralındığı yer:ImageModelSettings.enableOnnxNormalization

evaluationFrequency

Ölçüm puanlarını almak için doğrulama veri kümesini değerlendirme sıklığı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

evaluationFrequency?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.evaluationFrequency

gradientAccumulationStep

Gradyan birikimi, bu adımların gradyanlarını biriktirirken model ağırlıklarını güncelleştirmeden yapılandırılmış sayıda "GradAccumulationStep" adımı çalıştırma ve ardından ağırlık güncelleştirmelerini hesaplamak için birikmiş gradyanları kullanma anlamına gelir. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

gradientAccumulationStep?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.gradientAccumulationStep

layersToFreeze

Model için donacak katman sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Örneğin, 'seresnext' için değer olarak 2 geçirmek, katman0 ve katman1'in donması anlamına gelir. Desteklenen modellerin tam listesi ve katman donmasıyla ilgili ayrıntılar için bkz. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

layersToFreeze?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.layersToFreeze

learningRate

İlk öğrenme oranı. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

learningRate?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.learningRate

learningRateScheduler

Öğrenme oranı zamanlayıcı türü. 'warmup_cosine' veya 'step' olmalıdır.

learningRateScheduler?: string

Özellik Değeri

string

Devralındığı yer:ImageModelSettings.learningRateScheduler

modelName

Eğitim için kullanılacak modelin adı. Kullanılabilir modeller hakkında daha fazla bilgi için lütfen resmi belgeleri ziyaret edin: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

modelName?: string

Özellik Değeri

string

Devralındığı yer:ImageModelSettings.modelName

momentum

İyileştirici 'sgd' olduğunda momentum değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

momentum?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.momentum

nesterov

İyileştirici 'sgd' olduğunda nesterov özelliğini etkinleştirin.

nesterov?: boolean

Özellik Değeri

boolean

Devralındığı yer:ImageModelSettings.nesterov

numberOfEpochs

Eğitim dönemlerinin sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

numberOfEpochs?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.numberOfEpochs

numberOfWorkers

Veri yükleyici çalışanlarının sayısı. Negatif olmayan bir tamsayı olmalıdır.

numberOfWorkers?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.numberOfWorkers

optimizer

İyileştirici türü.

optimizer?: string

Özellik Değeri

string

Devralındığı yer:ImageModelSettings.optimizer

randomSeed

Belirlenmci eğitim kullanılırken kullanılacak rastgele tohum.

randomSeed?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.randomSeed

stepLRGamma

Öğrenme hızı zamanlayıcı 'step' olduğunda gama değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

stepLRGamma?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.stepLRGamma

stepLRStepSize

Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'step' olduğunda adım boyutu değeri. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

stepLRStepSize?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.stepLRStepSize

trainingBatchSize

Eğitim veri kümesi boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

trainingBatchSize?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.trainingBatchSize

validationBatchSize

Doğrulama toplu iş boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

validationBatchSize?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.validationBatchSize

warmupCosineLRCycles

Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'warmup_cosine' olduğunda kosinüs döngüsünün değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

warmupCosineLRCycles?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.warmupCosineLRCycles

warmupCosineLRWarmupEpochs

Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'warmup_cosine' olduğunda ısınma dönemlerinin değeri. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

warmupCosineLRWarmupEpochs?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.warmupCosineLRWarmupEpochs

weightDecay

İyileştirici 'sgd', 'adam' veya 'adamw' olduğunda kilo bozulmasının değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

weightDecay?: number

Özellik Değeri

number

Devralındığı yer:ImageModelSettings.weightDecay