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关于yolov3训练自己数据容易出现bug集合,以及解决方法

早先写了一篇关于yolov3训练自己数据博文Pytorch实现YOLOv3训练自己数据 其中很详细介绍了如何训练自定义数据集合,同时呢笔者也将一些容易出现bug写在了博文中,想着是可以帮助到大家...YOLOv3训练自己数据 问题1:AssertionError: Shapefile out of sync, please delete data/test.shapes and rerun [在这里插入图片描述...[在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 问题4 windows环境下路径问题 问题描述:有些小伙伴在按照笔者步骤进行自定义数据训练,出现了如下报错信息: [在这里插入图片描述] 问题原因...:由于笔者是linux环境下进行实验,所以没有出现这种情况。...解决方法: 打开dataset.py,把162行换成163行即可 [在这里插入图片描述] 总结:由于笔者能力有限,叙述难免有不准确地方,还请谅解。

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关注数据而不是模型:我是如何赢得吴恩达首届 Data-centric AI 竞赛

虽然模型和训练过程是固定,但我们可以自由改进数据并更改训练和验证数据分割。我们还可以添加新图像,但在训练和验证分割中提交图像组合必须小于10K。...这个迭代过程见下图: 将来自训练增强图像作为候选源数据增强”过程 数据增强”过程中需要注意几点: -虽然我在这次竞赛中使用了增强图像,但在实践中我们可以使用任何大图像作为数据源。...另外,我还创建了一个带有PostgreSQL 后端 Label Studio 实例,但由于不必要开销,我决定不将其用于本次比赛。...v=FnFksQo-yEY&t=1316s 当我最初考虑这种“数据增强方法,我需要弄清楚如何自动生成大量新候选图像作为来源。我决定尝试随机增强原始训练数据,以生成大量增强图像作为候选来源。...“数据增强方法是一种确定在给定约束条件下哪些随机增强图像最好包含在训练集中方法

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我是如何赢得吴恩达首届 Data-centric AI 竞赛

虽然模型和训练过程是固定,但我们可以自由改进数据并更改训练和验证数据分割。我们还可以添加新图像,但在训练和验证分割中提交图像组合必须小于10K。...这个迭代过程见下图: 将来自训练增强图像作为候选源数据增强”过程 数据增强”过程中需要注意几点: -虽然我在这次竞赛中使用了增强图像,但在实践中我们可以使用任何大图像作为数据源。...另外,我还创建了一个带有PostgreSQL 后端 Label Studio 实例,但由于不必要开销,我决定不将其用于本次比赛。...v=FnFksQo-yEY&t=1316s 当我最初考虑这种“数据增强方法,我需要弄清楚如何自动生成大量新候选图像作为来源。我决定尝试随机增强原始训练数据,以生成大量增强图像作为候选来源。...“数据增强方法是一种确定在给定约束条件下哪些随机增强图像最好包含在训练集中方法

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全新训练数据采样&增强策略、跨尺度泛化能力强,FB全景分割实现新SOTA

选自arXiv 作者:Lorenzo Porzi等 机器之心编译 编辑:陈萍、杜伟 高分辨率图像全景分割面临着大量挑战,当处理很大或者很小物体可能会遇到很多困难。...来自 Facebook 研究者通过引入实例 scale-uniform 采样策略与 crop-aware 边框回归损失,能够在所有尺度上改善全景分割效果,并在多个数据实现 SOTA 性能。...全景分割网络可以应对很多任务(目标检测、实例分割和语义分割),利用多批全尺寸图像进行训练。...总体来说,研究者解决方案在这些数据实现了 SOTA 性能。其中, MVD 数据,PQ 和 mAP 分别比之前 SOTA 结果高出 4.5% 和 5.2%。...尽管如此,与以前最佳方法相比,CROP+CABB+ISUS mAP 实现了 1.5%以上显著提升。 ?

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CVPR VISION 23挑战赛第1赛道亚军解决方案 - 数据高效缺陷检测

最后,通过多尺度训练和测试时数据增强(TTA),我们在数据高效缺陷检测挑战赛测试获得了高于48.49%平均mAP@0.50:0.95和66.71%平均mAR@0.50:0.95。...我们工作中,我们采用在ImageNet-22k数据训练Swin-B网络作为我们基本骨干。...通过将语义分割实例分割相结合,我们测试数据取得了显着48.38%mask mAP。...未来改进方向 半监督学习:我们实验中,我们仅关注训练和验证训练实例分割模型。我们尝试使用基于soft-teacher半监督学习方法来改进实例分割性能。...通过一系列实验,我们证明了我们方法测试竞争力,mAP@0.50:0.95获得48.49%以上,mAR@0.50:0.95获得66.71%以上。

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每日学术速递4.12(全新改版)

未来方向:论文讨论了未来可能研究方向,包括处理极长视频分层方法、使用视频编码器、大规模数据训练、集成更先进LLM等。...技术实施: 实例提取:使用连通组件分析从语义分割标签中提取独立实例掩码。 实例粘贴:训练过程中随机选择并粘贴提取实例,允许实例重叠以创建多样化训练样本。...结论: 论文证实了剪切和粘贴数据增强技术提高卫星图像语义分割模型性能方面的潜力。 提供了一种无需额外手动标注即可生成新卫星图像语义分割数据简单有效方法。...数据增强和模型训练: 使用DynamicEarthNet数据和一个U-Net模型进行评估。 训练过程中,结合标准图像增强技术(如翻转和旋转)和剪切粘贴增强技术。...通过这些步骤,论文展示了剪切粘贴数据增强技术能够显著提高模型测试mIoU分数,从而证明了这种方法提高卫星图像语义分割模型泛化能力方面的潜力。

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Texture Underfitting for Domain Adaptation

考虑到语义分割基本思想,我们使用随机图像风格化来增强训练数据,并提出了一种有助于纹理适配训练程序,以提高领域自适应性能。...受传统数据启发,Richter等人利用消费市场电子游戏《侠盗猎车手V》以半自动方式渲染驾驶场景图像及其分割遮罩。Ros等人创建了一个专门用于生成SYNTHIA交通场景分割数据环境。...通过采用电影行业中用于Synscapes数据渲染方法,Wrenninge等人最近在生成逼真图像方面取得了飞跃。还有一些工作通过真实图像中施加风化效应,为恶劣驾驶条件创建半合成数据。...尽管提供逼真的图像外观方面投入了大量工作,但模拟数据和真实数据之间领域差距仍然存在,这引发了对领域自适应方法需求。  领域自适应旨在克服测试数据分布与训练期间分布不匹配性能下降。...对于传统实现,最佳窗口位置包含迭代110000到135000,对于组合数据训练网络,最佳窗口从迭代125000开始,到迭代150000结束。

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【干货】PyTorch实例:用ResNet进行交通标志分类

文中分别介绍了数据、实验方法、代码、准备工作,并对图像增强、学习率、模型微调、误差分析等步骤进行详细介绍。文章中给出了GitHub代码,本文是一篇学习PyTorch和ResNet很好实例教程。...下载数据并解压缩。将训练(39209图像)分成训练和验证,并将文件移动到正确文件夹。我用80%样本进行训练,20%样本用于验证。 分割数据要小心。该数据包含每个交通标志30张照片。...正确方法是找到一系列图像,并将每个系列全部放入训练或验证集中,确保它们不会分割成两个。要了解关于创建一个好验证更多信息,请阅读Rachel Thomas撰写这篇文章。...它会让你了解CNN输入尺寸应该是什么。 ▌训练 ---- 加载ImageNet数据训练ResNet34模型。删除最后一层并在顶部添加一个新softmax层。...诀窍是创建输入图像几个增强版本,对它们中每一个运行预测,然后计算平均结果。这背后思想是,模型分类某些图像可能是错误,但稍微改变图像可以帮助模型更好地对其进行分类。

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PyTorch实例:用ResNet进行交通标志分类

文中分别介绍了数据、实验方法、代码、准备工作,并对图像增强、学习率、模型微调、误差分析等步骤进行详细介绍。文章中给出了GitHub代码,本文是一篇学习PyTorch和ResNet很好实例教程。...下载数据并解压缩。将训练(39209图像)分成训练和验证,并将文件移动到正确文件夹。我用80%样本进行训练,20%样本用于验证。 分割数据要小心。该数据包含每个交通标志30张照片。...正确方法是找到一系列图像,并将每个系列全部放入训练或验证集中,确保它们不会分割成两个。要了解关于创建一个好验证更多信息,请阅读Rachel Thomas撰写这篇文章。...它会让你了解CNN输入尺寸应该是什么。 ▌训练 ---- ---- 加载ImageNet数据训练ResNet34模型。删除最后一层并在顶部添加一个新softmax层。...诀窍是创建输入图像几个增强版本,对它们中每一个运行预测,然后计算平均结果。这背后思想是,模型分类某些图像可能是错误,但稍微改变图像可以帮助模型更好地对其进行分类。

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SAM增强技术 | SAMAug提出Point Prompt增强,让SAM模型天天向上

「COCO」、「Fundus」和「Chest X-ray」数据实验表明,SAMAug可以提高SAM分割结果,特别是使用最大距离和显著性模型方法。...通过COCO、Fundus和COVID数据大量实验,作者证明了SAMAug可以提高SAM性能,尤其是使用最大距离和显著性模型点选择方法。...除了目标标签,COCO数据还包括目标实例像素级分割 Mask ,这使得它对实例分割等任务很有用。此外,数据集中每张图像都配有多个人工生成字幕,从而能够研究图像字幕和语言理解。...Visual Point 增强实验是PyTorch环境中A100图形卡上进行。COCO数据需要大约4小才能完成,而Fundus和胸部X光数据各需要大约20分钟。...通过巧妙地生成和利用增强 point prompts ,作者方法成功地更大程度上利用了Segment Anything Model(SAM)潜力,增强了其各种数据分割性能。

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Mamba入局遥感图像分割 | Samba: 首个基于SSM遥感高分图像语义分割框架

我们LoveDA数据对Samba进行了评估,并将其性能与表现最佳CNN和ViT方法进行了对比。结果显示,SambaLoveDA取得了杰出表现。...不仅如此,由于缺乏归纳偏置,ViT需要大量训练数据,但遥感领域图像数据通常是稀缺,同时对数据增强要求也很高。...与表现最佳CNN进而ViT方法相比,未加载预训练参数情况下,SambaLoveDA展现了卓越性能表现。...此外,如图3所示,我们将SambaLoveDA数据实现语义分割结果与对比模型结果进行了可视化。这些可视化进一步展示了Samba高分辨率遥感图像语义分割性能优势。...通过LoveDA数据性能评估,Samba超越了最先进CNN-based和ViT-based方法,设定了新性能基准,并展示了Mamba架构高分辨率遥感影像语义分割有效性和潜力。

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KiTS2023——肾脏和肾脏肿瘤分割挑战赛

数据不仅作为 3D 语义分割方法高质量基准,而且作为肾脏肿瘤放射组学转化研究通用资源。 这是 KiTS 第三次邀请更大研究团体参加竞赛,以开发最佳肾脏肿瘤自动语义分割系统。...对这些病例进行了回顾性审查,以确定所有接受过造影剂增强术前 CT 扫描(包括所有肾脏)患者。每个病例最近对比增强术前扫描(皮质髓质或肾源性阶段)针对以下语义类别的每个实例进行分割。...该数据由599 个案例组成,其中 489 个分配给训练,110 个分配给测试。...图像预处理,对步骤1ROI图像进行(-200,400)窗宽窗位截断,然后采用均值为0,方差为1方式进行归一化处理,再将数据分成训练和验证,对训练进行2倍数据增强。...图像预处理,对步骤1ROI图像进行(-200,400)窗宽窗位截断,然后采用均值为0,方差为1方式进行归一化处理,再将数据分成训练和验证,对训练进行2倍数据增强

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arXiv | DAGAN:数据增强生成对抗网络

对抗性训练使网络从旧图像生成新图像,这些图像看起来同一个类中(不管那个类是什么),但是看起来不同,足以成为不同样本。...分类器训练是在所有领域所有例子训练案例上进行,超参数选择是验证案例上进行。最后,只目标域测试用例上报告测试性能。每个测试运行中,样本分割是随机。...使用单个真实种子图像GAN生成图像(左上为真实图像) 3.3 VANILLA分类器 第一个测试是DAGAN如何能够增强每个目标域训练vanilla分类器。...每个训练周期中,为每个实例提供不同数量增强样本(范围从1-10);通过验证域性能选择最佳annotationrate。表1中给出了来自目标域保持测试用例结果。...Vanilla分类结果 使用匹配网络和数据增强网络 one-shot学习:当使用DAGAN增强训练匹配网络每个匹配网络训练训练期间进行数据增强过程。

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A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

小对象情况下,还有一个额外问题,即分割方法性能急剧下降。此外,许多流行数据不包含正确训练分割模型分割基本事实。  由于所有这些原因,本文中,我们提出了一个用于小目标数据扩充完整流程。...第二个问题在[16]中通过一种称为AdaResampling自适应增强策略来解决,该策略逻辑增强实例。  ...也就是说,当添加更多具有真实目标的训练图像,性能不会提高,因此尝试使用数据增强技术是无用。  不出所料,随着训练实例增加,AP也增加。...生成具有准备用于训练对象检测器合成对象数据运行时间相当快。小目标生成,包括GAN执行和目标分割,每秒创建12.6个目标。 ...所提出数据增强流水线方法提高了最先进模型UAVDT和iSAID数据检测小物体性能。

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深度学习图语义分割综述

产生分割输出最终预测阶段之前,对相应池化和解池化层特征进行采样和连接。这些方法在三个主要语义分割数据取得了令人鼓舞结果。...图6 增强语义分割网络架构 3.5 生成对抗性网络 生成对抗网络(GAN)最初用于无监督学习生成模型,生成与训练具有相同统计特性数据图像、天文图像、3D对象重建和图像超分辨率等多个领域产生影响...GAN医学图像中应用,对抗网络优化了一个多尺度损失函数,分割网络由四层卷积级组成,专为有限训练数据而设计,网络性能明显优于其他方法。...图8 ReSeg网络架构(来自[49]) 3.7 全景分割 全景分割[59]是一项结合语义分割实例分割任务,为所有像素分配类标签,并对所有对象实例进行唯一分割,已在多个基准数据取得最先进结果...7 性能总结 本节汇总了Cityscapes数据语义分割性能最佳十个模型,并简要总结了实现这些结果方法。尽管匿名提交内容基准评估中占据了一些表现最好位置,但并未包含在本部分中。

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ASF-YOLO开源 | YOLOv5范式永不言败,SSFF融合+TPE编码+CPAM注意力,再战精度巅峰!

数据按8:2比例将训练和测试划分。训练和测试样本量分别为536和134张图像。 乳腺癌细胞(BCC)数据来自加州大学圣塔芭芭拉分校(UCSB CBI)生物图像信息中心。...作者提出模型BCC数据也实现了最佳实例分割性能,如表2所示。实验验证了ASF-YOLO不同数据和不同细胞类型下泛化能力。...Qualitative results 图6提供了不同方法DSB2o18数据样本图像细胞分割视觉比较。...通过使用SSSF模块增强多尺度特征提取性能,ASF-YOLO复杂背景下大尺寸细胞图像也具有很好分割精度。这表明作者方法对不同细胞类型具有很好泛化能力。...作者方法细胞实例分割准确性和推理速度方面都显著优于最先进方法。由于本文中数据较小,模型泛化性能需要进一步提高。

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想把自拍背景改成马尔代夫?手把手教你用深度学习分分钟做到

语义分割 衡量我们任务与哪类深度学习和计算机视觉研究相近,很快得出最佳选择应该是语义分割任务。 其他研究方向,如深度检测分离方法,也具有一定借鉴意义,但似乎并不是很切合本项目。...与图像分类或目标检测有所不同,分割模型真正展现了一些计算机对图像“理解力”,不仅提出了“这张图中有一只猫”,而且像素级指出了猫位置和特性。 那分割任务实现原理是什么?...△ 左边为原图像,中间为真实标注,右边为测试分割效果 调试与记录 训练神经网络,有个重要内容叫做调试。刚开始工作,很想直接拿到数据和神经网络,就开始训练,看看会得到什么样输出效果。...我们临近产品发布才得到这些结果,因此还没有结合数据增强基本操作。 将图像大小调整为224X224后,我们开始训练该模型。...接下来,会使用更多数据和更高分辨率图像训练模型,以期提高效果,其中COCO数据集中原始图像大小约为600X1000。 CRF和其他增强方法 某些阶段,我们发现模型处理人物边缘存在噪声。

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CVPR 2024 | 分割一切模型SAM泛化能力差?域适应策略给解决了

图像编码器使用 MAE 进行预训练,整个 SAM 拥有 11 亿标注训练 SA-1B 上进一步进行微调,训练使用了 Focal loss 和 Dice loss 组合。...数据涵盖了清晰自然图像、添加干扰自然图像、医学图像、伪装物体和机器人图像,总计 10 种。 数据划分:每个下游数据被划分为互不重叠训练和测试。...实验结果 表 2、3、4、5 分别是添加干扰自然图像、清晰自然图像、医学图像、伪装物体数据测试结果,完整实验结果可以论文中找到。...实验证明了我们方案几乎所有的下游分割数据都优于预训练 SAM 和最先进域适应方案。 4. 可视化结果 部分可视化结果如图 4 所示,更多可视化结果可以论文中找到。...图 4 部分实例可视化结果 5. 消融实验和额外分析 我们 COCO 数据分析了三个自训练优化目标各自有效性,如表 7 所示。

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CVPR 2024 | 分割一切模型SAM泛化能力差?域适应策略给解决了

图像编码器使用 MAE 进行预训练,整个 SAM 拥有 11 亿标注训练 SA-1B 上进一步进行微调,训练使用了 Focal loss 和 Dice loss 组合。...数据涵盖了清晰自然图像、添加干扰自然图像、医学图像、伪装物体和机器人图像,总计 10 种。 数据划分:每个下游数据被划分为互不重叠训练和测试。...实验结果 表 2、3、4、5 分别是添加干扰自然图像、清晰自然图像、医学图像、伪装物体数据测试结果,完整实验结果可以论文中找到。...实验证明了我们方案几乎所有的下游分割数据都优于预训练 SAM 和最先进域适应方案。 4. 可视化结果 部分可视化结果如图 4 所示,更多可视化结果可以论文中找到。...图 4 部分实例可视化结果 5. 消融实验和额外分析 我们 COCO 数据分析了三个自训练优化目标各自有效性,如表 7 所示。

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图像分割「奇技淫巧」

一个经历了 39 场 Kaggle 比赛团队 reddit 发帖表示,他们整理了一份结构化图像分割技巧列表,涵盖数据增强、建模、损失函数、训练技巧等多个方面,不失为一份可以参考图像分割技巧资料...图像分割图像处理和计算机视觉热点之一,是根据图像内容对指定区域进行标记计算机视觉任务。它基于某些标准将输入图像划分为多个相同类别,简言之就是「这张图片里有什么,其图片中位置是什么?」...预处理 这一部分包含众多常见有效图像预处理方法,例如: 使用高斯差分方法进行斑点检测; 使用基于图像输入进行训练,以减少训练时间; 加载数据,用 cudf 替换 Pandas; 确保所有图像保持相同方向...数据增强 数据增强能够使网络具有更复杂表征能力,从而减小网络性能在验证训练以及最终测试差距,让网络更好地学习迁移数据数据分布。...数据训练 ResNet152 作为特征提取器等。

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