Администратор хочет задавать вопросы Deep Learning на другом сайте, но этот сайт не отвечает.Но я верю, что этот вопрос будет полезен тем, кто, как я, обучает собственную сеть.
У меня есть две модели логического вывода.Один использует сеть VGG, а другой - свою собственную сеть.Когда тренировка VGG net дала среднее значение AP, это 0,99
AP for vertical = 0.9999
AP for horizontal = 0.9847
AP for plate = 0.9981
Mean AP = 0.9943
. Я обучил свою собственную сеть, и у меня было среднее значение AP, равное 0,98
AP for vertical = 0.9946
AP for horizontal = 0.9688
AP for plate = 0.9879
Mean AP = 0.9837
Это было близко, поэтому производительность должна быть достаточно близкой.
Когда я тестирую, вывод, обученный с помощью VGGNet, довольно хорош.Все объекты обнаружены.
Но для моей собственной модели некоторые объекты не обнаружены.Моя модель логического вывода была обучена с помощью инициализации Xavier, а VGGNet имеет предварительно обученную модель.
Что мне делать дальше, поскольку два mAP довольно близки, поэтому я ожидаю аналогичной производительности?