Train Faster RCNN в наборе пользовательских данных

Question

Train Faster RCNN в наборе пользовательских данных

Я пытаюсь бежать Py-Faster-RCNN для 2 класса проблемы говорят, obj1 а также obj2,

Я сохранил данные в формате Pascal.
Я также изменил количество выходных данных в последних слоях определения кафе на 3 (т.е. 2 + BG) и 12 ( 4 * 3).
По некоторым причинам я не могу использовать предварительно обученную модель.

Теперь я хочу тренировать caffe Модель с нуля для вышеупомянутых двух классов. Итак, мой вопрос: Если я запускаю следующую команду,

./tools/train_net.py --gpu 0 --imdb voc_2007_trainval --cfg experiments/cfgs/config.yml --solver models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_end2end/solver.prototxt --iter 10000

Это работает в соответствии с моим требованием (или, что я думаю), т.е. классификация объектов и локализация для obj1 а также obj2, Или что-то еще происходит? Потому что мои значения AP очень низкие (obj1 = 0.042; obj2 = 0.006) для модели, которую я получил, запустив ее на 10000 итераций.

2

python deep-learning computer-vision caffe object-recognition

Источник

07 мар '17 в 07:37

1 ответ

Решение

Другие вопросы по тегам python deep-learning computer-vision caffe object-recognition

user1668943 20 мар '17 в 05:40 2017-03-20 05:40 · Accepted Answer · 2017-03-20 05:40

Если вы организовали свои данные для obj1 а также obj2 занятия в формате PASCAL, тогда вы правильно запускаете обучающий код.

Я предполагаю, что вы проявили особую осторожность при создании текстовых файлов, в которых упоминаются примеры обучения и тестирования. Пожалуйста, ознакомьтесь с настройкой PASCAL.