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@TouvronHugo
TouvronHugo authored Sep 24, 2022
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Expand Up @@ -78,7 +78,7 @@ pip install submitit
Training on ImageNet-1k:

```
python run_with_submitit.py --model deit_small_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 256 --lr 4e-3 --epochs 800 --weight-decay 0.05 --sched cosine --input-size 224 --reprob 0.0 --nodes 1 --ngpus 8 --smoothing 0.0 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.05 --cutmix 1.0 --unscale-lr --repeated-aug--bce-loss --color-jitter 0.3 --ThreeAugment
python run_with_submitit.py --model deit_small_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 256 --lr 4e-3 --epochs 800 --weight-decay 0.05 --sched cosine --input-size 224 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 1 --ngpus 8 --smoothing 0.0 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.05 --cutmix 1.0 --unscale-lr --repeated-aug--bce-loss --color-jitter 0.3 --ThreeAugment
```
<details>
<summary>
Expand Down Expand Up @@ -409,7 +409,7 @@ epoch 800: 81.376
</details>

```
python run_with_submitit.py --model deit_base_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 256 --lr 3e-3 --epochs 800 --weight-decay 0.05 --sched cosine --input-size 192 --reprob 0.0 --nodes 1 --ngpus 8 --smoothing 0.0 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.2 --cutmix 1.0 --unscale-lr --repeated-aug --bce-loss --color-jitter 0.3 --ThreeAugment
python run_with_submitit.py --model deit_base_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 256 --lr 3e-3 --epochs 800 --weight-decay 0.05 --sched cosine --input-size 192 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 1 --ngpus 8 --smoothing 0.0 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.2 --cutmix 1.0 --unscale-lr --repeated-aug --bce-loss --color-jitter 0.3 --ThreeAugment
```
<details>
<summary>
Expand Down Expand Up @@ -742,7 +742,7 @@ epoch 800: 82.82


```
python run_with_submitit.py --model deit_large_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 3e-3 --epochs 800 --weight-decay 0.05 --sched cosine --input-size 192 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.0 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.45 --cutmix 1.0 --unscale-lr --repeated-aug --bce-loss --color-jitter 0.3 --ThreeAugment
python run_with_submitit.py --model deit_large_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 3e-3 --epochs 800 --weight-decay 0.05 --sched cosine --input-size 192 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.0 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.45 --cutmix 1.0 --unscale-lr --repeated-aug --bce-loss --color-jitter 0.3 --ThreeAugment
```
<details>
<summary>
Expand Down Expand Up @@ -1075,7 +1075,7 @@ epoch 800: 84.024


```
python run_with_submitit.py --model deit_huge_patch14_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 3e-3 --epochs 800 --weight-decay 0.05 --sched cosine --input-size 160 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.0 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.6 --cutmix 1.0 --unscale-lr --repeated-aug --bce-loss --color-jitter 0.3 --ThreeAugment
python run_with_submitit.py --model deit_huge_patch14_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 3e-3 --epochs 800 --weight-decay 0.05 --sched cosine --input-size 160 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.0 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.6 --cutmix 1.0 --unscale-lr --repeated-aug --bce-loss --color-jitter 0.3 --ThreeAugment
```
<details>
<summary>
Expand Down Expand Up @@ -1408,7 +1408,7 @@ epoch 800: 83.484
finetuning for ViT-B, L and H at resolution 224x224:

```
python run_with_submitit.py --model deit_base_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 1e-5 --epochs 20 --weight-decay 0.1 --sched cosine --input-size 224 --reprob 0.0 --nodes 1 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt adamw --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.2 --cutmix 1.0 --unscale-lr --aa rand-m9-mstd0.5-inc1 --no-repeated-aug --finetune model_path
python run_with_submitit.py --model deit_base_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 1e-5 --epochs 20 --weight-decay 0.1 --sched cosine --input-size 224 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 1 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt adamw --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.2 --cutmix 1.0 --unscale-lr --aa rand-m9-mstd0.5-inc1 --no-repeated-aug --finetune model_path
```

<details>
Expand All @@ -1429,7 +1429,7 @@ epoch 20: 83.802
</details>

```
python run_with_submitit.py --model deit_large_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 1e-5 --epochs 20 --weight-decay 0.1 --sched cosine --input-size 224 --reprob 0.0 --nodes 1 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt adamw --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.45 --cutmix 1.0 --unscale-lr --aa rand-m9-mstd0.5-inc1 --no-repeated-aug --finetune model_path
python run_with_submitit.py --model deit_large_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 1e-5 --epochs 20 --weight-decay 0.1 --sched cosine --input-size 224 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 1 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt adamw --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.45 --cutmix 1.0 --unscale-lr --aa rand-m9-mstd0.5-inc1 --no-repeated-aug --finetune model_path
```

<details>
Expand All @@ -1450,7 +1450,7 @@ epoch 20: 84.862
</details>

```
python run_with_submitit.py --model deit_huge_patch14_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 32 --lr 1e-5 --epochs 20 --weight-decay 0.1 --sched cosine --input-size 224 --reprob 0.0 --nodes 2 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt adamw --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.55 --cutmix 1.0 --unscale-lr --aa rand-m9-mstd0.5-inc1 --no-repeated-aug --finetune model_path
python run_with_submitit.py --model deit_huge_patch14_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 32 --lr 1e-5 --epochs 20 --weight-decay 0.1 --sched cosine --input-size 224 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 2 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt adamw --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.55 --cutmix 1.0 --unscale-lr --aa rand-m9-mstd0.5-inc1 --no-repeated-aug --finetune model_path
```
<details>
<summary>
Expand All @@ -1472,7 +1472,7 @@ epoch 20: 85.218
finetuning for ViT-S, B and L at resolution 384x384:

```
python run_with_submitit.py --model deit_small_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 1e-5 --epochs 20 --weight-decay 0.1 --sched cosine --input-size 384 --reprob 0.0 --nodes 1 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt adamw --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.0 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --aa rand-m9-mstd0.5-inc1 --finetune model_path
python run_with_submitit.py --model deit_small_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 1e-5 --epochs 20 --weight-decay 0.1 --sched cosine --input-size 384 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 1 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt adamw --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.0 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --aa rand-m9-mstd0.5-inc1 --finetune model_path
```
<details>
<summary>
Expand All @@ -1492,7 +1492,7 @@ epoch 20: 83.422
</details>

```
python run_with_submitit.py --model deit_base_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 32 --lr 1e-5 --epochs 20 --weight-decay 0.1 --sched cosine --input-size 384 --reprob 0.0 --nodes 2 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt adamw --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.15 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --aa rand-m9-mstd0.5-inc1 --finetune model_path
python run_with_submitit.py --model deit_base_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 32 --lr 1e-5 --epochs 20 --weight-decay 0.1 --sched cosine --input-size 384 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 2 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt adamw --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.15 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --aa rand-m9-mstd0.5-inc1 --finetune model_path
```
<details>
<summary>
Expand All @@ -1512,7 +1512,7 @@ epoch 20: 85.076
</details>

```
python run_with_submitit.py --model deit_large_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 16 --lr 1e-5 --epochs 20 --weight-decay 0.1 --sched cosine --input-size 384 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt adamw --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.4 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --aa rand-m9-mstd0.5-inc1 --finetune model_path
python run_with_submitit.py --model deit_large_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 16 --lr 1e-5 --epochs 20 --weight-decay 0.1 --sched cosine --input-size 384 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt adamw --warmup-lr 1e-6 --mixup .8 --drop-path 0.4 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --aa rand-m9-mstd0.5-inc1 --finetune model_path
```
<details>
<summary>
Expand All @@ -1536,7 +1536,7 @@ Training on ImageNet-21k:
It is possible to train with a batch size of 4096 with a learning rate of 0.0015 instead of 0.001.

```
python run_with_submitit.py --model deit_small_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 128 --lr 0.001 --epochs 240 --weight-decay 0.02 --sched cosine --input-size 224 --reprob 0.0 --nodes 2 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup 0 --drop-path 0.05 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --color-jitter 0.3 --ThreeAugment --src
python run_with_submitit.py --model deit_small_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 128 --lr 0.001 --epochs 240 --weight-decay 0.02 --sched cosine --input-size 224 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 2 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup 0 --drop-path 0.05 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --color-jitter 0.3 --ThreeAugment --src
```

<details>
Expand Down Expand Up @@ -1645,7 +1645,7 @@ epoch 240: 54.12
</details>

```
python run_with_submitit.py --model deit_base_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 0.001 --epochs 240 --weight-decay 0.02 --sched cosine --input-size 224 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup 0 --drop-path 0.1 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --color-jitter 0.3 --ThreeAugment --src
python run_with_submitit.py --model deit_base_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 0.001 --epochs 240 --weight-decay 0.02 --sched cosine --input-size 224 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup 0 --drop-path 0.1 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --color-jitter 0.3 --ThreeAugment --src
```
<details>
<summary>
Expand Down Expand Up @@ -1753,7 +1753,7 @@ epoch 240: 56.462
</details>

```
python run_with_submitit.py --model deit_large_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 0.001 --epochs 240 --weight-decay 0.02 --sched cosine --input-size 224 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup 0 --drop-path 0.3 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --color-jitter 0.3 --ThreeAugment --src
python run_with_submitit.py --model deit_large_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 0.001 --epochs 240 --weight-decay 0.02 --sched cosine --input-size 224 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup 0 --drop-path 0.3 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --color-jitter 0.3 --ThreeAugment --src
```

<details>
Expand Down Expand Up @@ -1863,7 +1863,7 @@ epoch 240: 57.412


```
python run_with_submitit.py --model deit_huge_patch14_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 0.001 --epochs 90 --weight-decay 0.02 --sched cosine --input-size 128 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup 0 --drop-path 0.5 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --color-jitter 0.3 --ThreeAugment --src
python run_with_submitit.py --model deit_huge_patch14_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 0.001 --epochs 90 --weight-decay 0.02 --sched cosine --input-size 128 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup 0 --drop-path 0.5 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --color-jitter 0.3 --ThreeAugment --src
```

<details>
Expand Down Expand Up @@ -1914,7 +1914,7 @@ epoch 90: 57.952
finetuning on ImageNet-1k:

```
python run_with_submitit.py --model deit_small_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 128 --lr 0.0003 --epochs 50 --weight-decay 0.02 --sched cosine --input-size 224 --reprob 0.0 --nodes 2 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup 0 --drop-path 0.05 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --color-jitter 0.3 --ThreeAugment --src
python run_with_submitit.py --model deit_small_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 128 --lr 0.0003 --epochs 50 --weight-decay 0.02 --sched cosine --input-size 224 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 2 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup 0 --drop-path 0.05 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --color-jitter 0.3 --ThreeAugment --src
```
<details>
<summary>
Expand Down Expand Up @@ -1946,7 +1946,7 @@ epoch 50: 83.074


```
python run_with_submitit.py --model deit_base_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 0.0003 --epochs 50 --weight-decay 0.02 --sched cosine --input-size 224 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup 0 --drop-path 0.15 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --color-jitter 0.3 --ThreeAugment --src
python run_with_submitit.py --model deit_base_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 0.0003 --epochs 50 --weight-decay 0.02 --sched cosine --input-size 224 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup 0 --drop-path 0.15 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --color-jitter 0.3 --ThreeAugment --src
```

<details>
Expand Down Expand Up @@ -1979,7 +1979,7 @@ epoch 50: 85.698
</details>

```
python run_with_submitit.py --model deit_large_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 0.0003 --epochs 50 --weight-decay 0.02 --sched cosine --input-size 224 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup 0 --drop-path 0.4 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --color-jitter 0.3 --ThreeAugment --src
python run_with_submitit.py --model deit_large_patch16_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 0.0003 --epochs 50 --weight-decay 0.02 --sched cosine --input-size 224 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup 0 --drop-path 0.4 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --color-jitter 0.3 --ThreeAugment --src
```

<details>
Expand Down Expand Up @@ -2012,7 +2012,7 @@ epoch 50: 86.98
</details>

```
python run_with_submitit.py --model deit_huge_patch14_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 0.0003 --epochs 50 --weight-decay 0.02 --sched cosine --input-size 224 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup 0 --drop-path 0.45 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --color-jitter 0.3 --ThreeAugment --src
python run_with_submitit.py --model deit_huge_patch14_LS --data-path /path/to/imagenet --batch 64 --lr 0.0003 --epochs 50 --weight-decay 0.02 --sched cosine --input-size 224 --eval-crop-ratio 1.0 --reprob 0.0 --nodes 4 --ngpus 8 --smoothing 0.1 --warmup-epochs 5 --drop 0.0 --nb-classes 1000 --seed 0 --opt fusedlamb --warmup-lr 1e-6 --mixup 0 --drop-path 0.45 --cutmix 1.0 --unscale-lr --no-repeated-aug --color-jitter 0.3 --ThreeAugment --src
```

<details>
Expand Down
2 changes: 1 addition & 1 deletion datasets.py
View file
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -98,7 +98,7 @@ def build_transform(is_train, args):

t = []
if resize_im:
size = int((1.0) * args.input_size) #int((256 / 224) * args.input_size) (deit crop ratio (256 / 224), deit III crop ratio 1.0)
size = int(args.input_size / args.eval_crop_ratio)
t.append(
transforms.Resize(size, interpolation=3), # to maintain same ratio w.r.t. 224 images
)
Expand Down
1 change: 1 addition & 0 deletions main.py
View file
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -168,6 +168,7 @@ def get_args_parser():
parser.add_argument('--start_epoch', default=0, type=int, metavar='N',
help='start epoch')
parser.add_argument('--eval', action='store_true', help='Perform evaluation only')
parser.add_argument('--eval-crop-ratio', default=0.875, type=float, help="Crop ratio for evaluation")
parser.add_argument('--dist-eval', action='store_true', default=False, help='Enabling distributed evaluation')
parser.add_argument('--num_workers', default=10, type=int)
parser.add_argument('--pin-mem', action='store_true',
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