Как научиться использовать мой набор данных на Deeplab V3 Plus - PullRequest
Новая
       25

Как научиться использовать мой набор данных на Deeplab V3 Plus

0 голосов
/ 05 июня 2018

В Deeplab v3p, хотя я обучал свои наборы данных, он не работал.Почему это так?

Мое окружение выглядит так: 

OS Platform and Distribution: Ubuntu 16.04 lts
TensorFlow installed from: conda
TensorFlow version: 18
Bazel version: no
CUDA/cuDNN version: cuda 9 cudnn 7
GPU model and memory: titan x (2 cards), 64gb memory
Exact command to reproduce: -

Я проделал следующую работу:

a) сгенерировал простоенабор данных:

Тренировочный образ случайным образом размещает две фигуры (круг и прямоугольник) и случайным образом рисует цвет.Для изображения метки установлено значение 0RGB (0, 0, 0) для фона, 1 RGB (1,1,1) для прямоугольника, 2RGB (2, 2, 2) для круга и 255 RGB (255, 255,255) для строки в качестве сегментации.

https://camo.qiitausercontent.com/2be21942628a85c46fd8ffb99e05b257b4b0c980/68747470733a2f2f71696974612d696d6167652d73746f72652e73332e616d617a6f6e6177732e636f6d2f302f39353633362f62653262306638632d333933322d363434322d336132342d6534306333613466653865612e706e67

https://camo.qiitausercontent.com/323d4f21d792138ebb52f994dc42cc0b5d3ab30d/68747470733a2f2f71696974612d696d6167652d73746f72652e73332e616d617a6f6e6177732e636f6d2f302f39353633362f34656633633261332d633533372d316134632d653633342d3165663632643734623166392e706e67

b) преобразовать в tf.record

В build_voc2012_data.py я изменил путь к файлу с исходных наборов данных на свои наборы данных.Затем я запустил его и создал tf.record.

c) тренинг

В segmentation_dataset.py я добавил ИНФОРМАЦИЮ О ДАННЫХ. 

_MYDATASETS_INFORMATION = DatasetDescriptor(
    splits_to_sizes={
        'train': 10000,
        'trainval': 1000,
        'val': 1000,
    },
    num_classes=3,
    ignore_label=255,
)


 _DATASETS_INFORMATION = {
     'cityscapes': _CITYSCAPES_INFORMATION,
     'pascal_voc_seg': _PASCAL_VOC_SEG_INFORMATION,
     'ade20k': _ADE20K_INFORMATION,
     'mydata': _MYDATASETS_INFORMATION
 }

Затем я начал тренироваться. 

python train.py   --logtostderr   --train_split=trainval   --model_variant=xception_65   --atrous_rates=6   --atrous_rates=12   --atrous_rates=18   --output_stride=16   --decoder_output_stride=4   --train_crop_size=513   --train_crop_size=513   --train_batch_size=4   --training_number_of_steps=1000000   --fine_tune_batch_norm=true   --tf_initial_checkpoint="./datasets/y/model.ckpt"  --train_logdir="./datasets/x"  --dataset_dir="./datasets/z/tfrecord" --dataset=mydata

d) закончил тренировку

В результате одного миллиона итераций минимальные потери составили 4,765.Когда он начал тренироваться, это было 7,56.

e) VIS. два тестовых изображения.

входное изображение: https://camo.qiitausercontent.com/e37afb4ae0e5232a0c0828dad779a4a852462a45/68747470733a2f2f71696974612d696d6167652d73746f72652e73332e616d617a6f6e6177732e636f6d2f302f39353633362f64363930326231622d386164302d306366612d656433642d6436346537383462636134322e706e67

выходimage: https://camo.qiitausercontent.com/d638a2fc7fe5f5119e2f00d7c0aa59b9b8fc73d4/68747470733a2f2f71696974612d696d6167652d73746f72652e73332e616d617a6f6e6177732e636f6d2f302f39353633362f36643963643265372d373234362d636434612d303566322d6335623266396237623865352e706e67

входное изображение: https://camo.qiitausercontent.com/8fe89aa43aac3a322ede1ac46d469fc48da6b809/68747470733a2f2f71696974612d696d6167652d73746f72652e73332e616d617a6f6e6177732e636f6d2f302f39353633362f64313162643834372d323734372d643530642d393366642d6231353661353137613934632e706e67

выходное изображение: https://camo.qiitausercontent.com/94f15de43ce6195bdc8602b800d1275a4830193c/68747470733a2f2f71696974612d696d6167652d73746f72652e73332e616d617a6f6e6177732e636f6d2f302f39353633362f63623061666663652d613566302d363333302d306362382d6261393964363735333734652e706e67

Исходя из приведенных выше результатов, я думаю, что Deeplab v3 не работает хорошо.Мое использование неправильно?Или настройка параметров неверна?Или обучения недостаточно?

1 Ответ

0 голосов
/ 12 августа 2018

Проблема в том, что размер вашей тренировочной партии (--train_batch_size=4) слишком мал.Вы должны иметь больший размер партии.

См. Размер пакета компромисса в зависимости от количества итераций для обучения нейронной сети , чтобы получить лучшее представление о выборе более точного значения.

...