高速RCNN評価

Question

INRIA PersonデータセットでFaster-RCNN（VGG-16アーキテクチャ）をトレーニングしています。私は18万トレーニングステップのために訓練を受けました。しかし、私がネットワークを評価すると、同じイメージでさまざまな結果が得られます。続き は

私はカフェで実装されている理由、それはweights.Theネットワークの同じセットのために異なる結果が得られないことを確認していないイメージです。 問題についての洞察は非常に高く評価されます。

後の画像は、最近、異なるネットワーク損失

Answer 1

を示して、私はまた、トレーニングに自分のデータセットを用意して、あなたと同様の結果を得ました。

次は私の経験で、あなたと共有：

1. チェック入力フォーマットは、画像やあなたのバウンディングボックスcsvfile内またはXML（ここで、常に注釈ファイルに入れて）すべてのバウンディングボックス（X1、Y1かどうかを含み、 x2、y2）正しい？

2. その後 は（必ず_load_xxx_annotationを作る、（FasterRCNN/libに/データセット/ pascal_roi.pyに入れ、そしておそらくあなたがinria.pyある）roidb/IMDBのロードPythonスクリプトを確認してください）が正しく印刷BOUNDING_BOXにより、すべてのバウンディングボックスをロードし、ファイル名。 重要：の場合、スクリプトがpascal_roi.pyやプロトタイプのスクリプトをコピーして変更した場合は、すべてのroiとimageの情報をキャッシュファイルに保存するかどうかをチェックしてください。設定ファイルを変更すると、再試行してください。

3. 最後に、すべてのバウンディングボックスが正しく、ネットワークが訓練されたときに（例えば、ファイル名とFasterRCNN/libに/ roi_data_layer/layer.pyに示す対応するX1、Y1、X2、Y2を示すためにminibatch変数を印刷する）を生成していることを確認してください。 ROIジェネレータが正しく生成された場合、バウンディングボックスは手動で選択したバウンディングボックスと大きく異なることはありません。

何らかの同様のissueもこの問題を引き起こす可能性があります。