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> > > > CBAM注意力是放在大刀阔斧的层里面还是后面呢？谢谢 > > > > > > > > > 里面 > > > > > > 请问作者在YOLOv 4中添加了注意力机制并没有获得性能提升不知道作者跑实验的情况是什么样的 > > 如果要在残差块中使用注意力，首先你需要在ImageNet数据集上Pro培训，然后在Coco或者VOC数据集上Finetune才能取得一个比较好的效果. 你好，那可以发一下注意力机制预训练的权重吗 或者您voc数据集的best.pt

> validation involves data format transformation which is implement on CPU and single-thread. NMS as well. Also, if you enable multi-scale eval, this preprocessing of images and bboxes might be...

> 验证包括在CPU和单线程上实现的数据格式转换.NMS也是。此外，如果您启用了多尺度评估，这种图像和bbox的预处理可能需要更多的计算量。 > > 我建议你取消多尺度的评估，并禁用在评估过程中的所有数据增强。此外，您还可以使用多线程编写数据格式转换。这可能会大大加快整个过程。  就是一到val就报错

> As I said. Check your memory first. As I see, you are using windows, so task manager would help you to see your memory status. 实在是太感谢了 我好像把文件都放在桌面了 所以导致内存爆了 谢谢

> As I said. Check your memory first. As I see, you are using windows, so task manager would help you to see your memory status. 不知道你试过没有我觉得最新的代码有bug 只要一到val训练内存就会一直上涨到最后爆内存


像这样一样 我使用以前的就不会有这个bug 而且我batch只调到了2

> As I said. Check your memory first. As I see, you are using windows, so task manager would help you to see your memory status. I think it's problem...

> > > 就像我说的。先检查一下你的记忆。正如我所看到的，您正在使用windows，因此任务管理器将帮助您查看内存状态。 > > > > > > 我想这是关于注意力图的问题 > > 第一，批次大小不会影响世界海事组织。因为你每次只使用一张图片。 > > 关于内存，您需要有一个更大的内存来运行它。我的理解是，模型的输出太大了。如果你不想买新的RAM棒，你应该减少输入的大小，禁用注意力，禁用多尺度的Val，禁用val上的增强。 谢谢老哥，我现在是16G的内存，最新的这个代码我需要多大的内存合适呢，还有我想知道新加的showatte模块的作用是什么呢，谢谢了

> > > 就像我说的.先检查一下你的记忆.正如我所看到的，您正在使用窗口，因此任务管理器将帮助您查看内存状态。 > > > > > > 我想这是关于注意力图的问题 > > 第一，批次大小不会影响世界海事组织.因为你每次只使用一张图片. > > 关于内存，您需要有一个更大的内存来运行它.我的理解是，模型的输出太大了.如果你不想买新的RAM棒，你应该减少输入的大小，禁用注意力，禁用多尺度的Val，禁用Val上的增强. 就是我看1月份刚加的showatte和model模块具体是干嘛的 谢谢大佬