Yolo v3 тренинг по пользовательскому набору данных: IoU nan в последнем регионе
В настоящее время я 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 подготовил 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 в 1
- 3x фильтра сверточных слоев перед [yolo] установленным на 18 ((1 + 5) * 3)
- 3x якоря пересчитаны для набора данных
- Размер партии установлен на 64
- Подразделения, установленные на 16
- Ширина и высота установлены на 608
Используемая команда пересчета якоря:
./darknet detector calc_anchors dataset/dataset.data -num_of_clusters 9 -width 608 -height 608