问基于KITTI (奇异高宽比)的目标检测
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Stack Overflow用户

提问于 2017-10-26 00:56:59

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我试图在KITTI数据集上训练任何物体探测器，它有一个奇怪的纵横比~370高和1240宽。我无法得到良好的检测后，开始微调任何一个模型动物园。我使用了示例coco吐露，简单地将图像大小参数更改为输入图像大小，并将类数更改为4。

我首先按照本教程中的指示创建数据集的TFRecord文件，并检查该文件以确认图像、标签和其他信息已正确保存到二进制格式中，因此数据集没有问题。

当我和动物园里的模特们一起评估时，我得到了很好的检测。然而，一旦我试着对我自己训练过的模型进行评估，检测结果就会很糟糕，而且图像上到处都是。在训练期间，ssd ~4和rfcn ~.0004的损失也非常低。我认为这与图像大小有关，但我不确定。有人知道为什么在新的数据集上检测结果会如此糟糕吗？

下面是我从ssd模型中得到的包围框类型的示例：

实例检测

回答已采纳

发布于 2017-10-26 04:27:31

我的问题是TFRecord文件。包围盒、坐标和标签有错误的键，所以网络被训练成“空”图像，没有边界框。这也解释了为什么我的错误收敛到0，因为网络的权重只是被正则化压扁，从定位到形成梯度没有损失。

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https://stackoverflow.com/questions/46944189

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