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图像识别的萌新来请教各位问题。训练的模型拿来识别图像出现下面那些框交错的情况是什么问题?

  •  
  •   xiaolinjia · 27 天前 · 1079 次点击

    上级又跑来给我出难题,要自己训练模型了。训练了几天的模型,但是结果都不理想啊。出现以下问题,请问是怎么回事呢?是我训练图像太少了吗,还是描述图片的框的时候不够准,还是怎么回事,完全搞不懂啊。。。 10 20 30 40 50 60

    12 回复  |  直到 2019-10-18 12:04:05 +08:00
        1
    itIsUnbelievable   27 天前 via Android
    感觉有点像是 MTCNN,前两层框就很多
        2
    xiaolinjia   27 天前
    @itIsUnbelievable 我是用那个 imageai 的库进行训练的,他那代码里用的是 yolov3 来做预训练模型。
        3
    misaki321   27 天前
    你 nms 设置有问题吧
    IOU 都有 100 的了
        4
    misaki321   27 天前
    @misaki321 嘛。看错了
    不过还是 nms 设置问题
        5
    xiaolinjia   27 天前
    @misaki321 听你说的我又回去看了下那库,里面没找到有设置这参数的地方啊。。
        6
    caltong   27 天前
    感觉是 NMS 问题,阈值调小一点试试。然后 bbox 感觉也不是很准,loss 还有下降空间吗?
        7
    qwerdf007   26 天前
    应该是 nms 阈值问题,准确度的话,多尺度训练开了吗
        8
    qwerdf007   26 天前
    感觉可以通过左右翻转来增加训练样本数量
        9
    ilotuo   26 天前
    试试 softnms
        10
    ChordY   26 天前
    iou 极大值抑制
        11
    xiaolinjia   25 天前
    先感谢楼上诸位的热心解答,但小弟仍有几件事不解。
    经过这几天查资料,我这种情况好像叫什么过拟合。好像是因为模型太复杂,数量太少。
    对于上面那两个,我是否应该增加样本数量,我之前只用了 200-300 张为样本,根据楼上老哥的回答,是可以左右旋转,这样会影响识别率吗?
    然后就是,我要识别的船只各种各样,比如图上的,有长的轮船,也有小的渔船,也有游艇等等,我是否应该将船只分类?而不是都放一个 ship 里,不过如果要分类的话,那每个类的样本数量又更少了。。
    之后就是,nms 是训练的时候设置的,还是识别的时候才设置的?如果我理解没错的话,应该是识别的时候再通过你们说的这些算法再过滤一次?
    最后就是,我是否应该只用 TensorFlow,opencv 和 keras 来训练?而不要依靠那些又封装了一层的第三方库(目前用的是一个叫 imageai 的库来训练的,我也不知道怎么样。)
        12
    xiaolinjia   25 天前
    @caltong 我训练了 170 多层,然后隔了几天看它没什么变化了(没生成新的 model ),我就停了。
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