如何在培训SSD中修正“检查失败: background_label_id != label (0 vs.0)在数据集中找到背景标签”？
如何在培训SSD中修正“检查失败: background_label_id != label (0 vs.0)在数据集中找到背景标签”？
提问于 2019-01-10 10:26:38
我正在训练SSD模型，方法是遵循wiki上指定的步骤到使用自定义数据集对SSD进行培训。我有大约60k图像与背景作为标签，以消除假阳性。(请注意，我没有任何只有背景标签的图像。)创建用于培训和测试的lmdb文件，没有任何问题。当我开始培训时，我会得到以下错误：
bbox_util.cpp:1066] Check failed: background_label_id != label (0 vs. 0) Found background label in the dataset.
*** Check failure stack trace: ***
@ 0x7f00cfcef5cd google::LogMessage::Fail()
@ 0x7f00cfcf1433 google::LogMessage::SendToLog()
@ 0x7f00cfcef15b google::LogMessage::Flush()
@ 0x7f00cfcf1e1e google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal()
@ 0x7f00d057ed71 caffe::GetGroundTruth<>()
@ 0x7f00d03f5f7e caffe::MultiBoxLossLayer<>::Forward_cpu()
@ 0x7f00d0541537 caffe::Net<>::ForwardFromTo()
@ 0x7f00d05418a7 caffe::Net<>::Forward()
@ 0x7f00d05db510 caffe::Solver<>::Step()
@ 0x7f00d05dbf9e caffe::Solver<>::Solve()
@ 0x40bcf4 train()
@ 0x4077c8 main
@ 0x7f00ce486830 __libc_start_main
@ 0x408099 _start
@ (nil) 我搜索了关于git回购的同样问题，但所提供的解决方案都没有奏效。
这是我用于培训的脚本：ssd.py，生成错误的文件：util.cpp
指向源文件的链接：src/首席执行官e
如何在没有任何问题的情况下启动数据集中有标记背景的培训(以消除假阳性)？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-01-14 07:31:30
首先，在当前的Caffe实现中，类id等于0是不可能的，因为它是为后台保留的。从技术上讲，您可能会为它使用另一个类id，但是它将是不一样的。
我与SSD工作了很多，从来没有听说过明确的标签背景。此外，我认为这没有任何意义，因为背景的概念从根本上不同于显著的物体(例如，在非最大抑制)。
消除假阳性是训练目标的一部分(减少假阳性、提高真阳性率、减少假阴性等)。因此，只要在目标数据集上对模型进行适当的培训，就可以帮助您完成这一任务。
如果您的动机是从没有注释类对象的图像中抽取背景样本:您可能会引入一个辅助类来实现这一点，然后删除它/忽略它的检测。然而，通常SSD对阴性样本的数量没有问题。实际上，存在一个限制负样本比的超参数，以不抑制阳性对象样本。默认值为3:1 (neg/pos)，但您可以使其更大，以查看这是否有助于您完成任务。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/54126612
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