Я работаю над проектом обнаружения объектов с использованием алгоритма Yolo-v3 с использованием python.
Тренировочная модель на 2 класса: человек и футбол. Я использовал подмножество изображений из набора данных Coco для категории Person и сам создал набор данных для футбола.
Характеристики обучения следующие: - Снимки: 3500 * 2 класса = 7000 Размер партии: 64 Эпохи: 60 каждая (незамерзающий последний слой, а затем незамерзающая полная сеть)
Технические характеристики - Nvidia Tesla V100, Ubuntu, 32 ГБ ОЗУ
Пожалуйста, помогите мне решить следующие проблемы: 1. Невозможно обнаружить объекты с пересекающимися ограничивающими рамками, т. Е. Проблема обнаружения близких объектов 2. Модель не может обнаружить оба класса в одном изображении
Функции потерь, похоже, стабилизировались -
Epoch 53/60 707/707 [============================ ========] - 463 с 652 мс / шаг - потеря: 8.2134 - val_loss: 8.1215
Epoch 54/60 707/707 [=============== ================] - 454 с 653 мс / шаг - потеря: 7,9846 - val_loss: 8,0124
эпоха 55/60 707/707 [====== ========================] - 461 с 653 мс / шаг - потеря: 8,1012 - val_loss: 8,1344
эпоха 56/60 707 / 707 [==============================] - 455 с 655мс / шаг - потеря: 8,9814 - val_loss: 8,2155
Эпоха 57/60 707/7 07 [==============================] - 460 с 651 мс / шаг - потеря: 8.0459 - val_loss: 8.0664
Epoch 58/60 707/707 [==============================] - 465 с 657 мс / шаг - потеря: 7,9934 - val_loss: 8.1552
Эпоха 59/60 707/707 [===================================] - 459 с 650 мс / шаг - потеря: 7,9364 - val_loss: 8,2638
Epoch 60/60 707/707 [============================== ======] - 461 с 652 мс / шаг - потеря: 7,9426 - val_loss: 8,0902
Заранее спасибо, Майкл