Yolo v3 тренинг по пользовательскому набору данных: IoU nan в последнем регионе - PullRequest
Новая
       42

Yolo v3 тренинг по пользовательскому набору данных: IoU nan в последнем регионе

0 голосов
/ 26 ноября 2018

Я сейчас тренирую Yolo v3 (не крошечный) по пользовательскому набору данных.Значения кажутся мне хорошими в областях 82 и 94, но область 106 всегда имеет значение IoU nan.Я обучил более 4000 итераций для обнаружения одного объекта, но он не изменится.

Пример: 

Region 82 Avg IOU: 0.616691, Class: 0.981202, Obj: 0.193297, No Obj: 0.000928, .5R: 0.750000, .75R: 0.000000,  count: 4
Region 94 Avg IOU: 0.627582, Class: 0.998455, Obj: 0.063942, No Obj: 0.000732, .5R: 0.904762, .75R: 0.190476,  count: 21
Region 106 Avg IOU: nan, Class: 0.000000, Obj: 0.000000, No Obj: 0.000000, .5R: 0.000000, .75R: 0.000000,  count: 63

Изменения конфигурации:

  • 3x "классы" установлены в1
  • 3x фильтра сверточных слоев, прежде чем [yolo] установить на 18 ((1 + 5) * 3)
  • 3x якоря, пересчитанные для набора данных
  • Размер партии установлен на64
  • Подразделения установлены на 16
  • Ширина и высота установлены на 608

Используется команда пересчета якоря: 

./darknet detector calc_anchors dataset/dataset.data -num_of_clusters 9 -width 608 -height 608
...