奇妙な検出結果を伴うTensorflowオブジェクト検出API

Question

rfcn_resnet101モデルを使用して、私は自分のデータセットで1クラスのテンソルフローオブジェクト検出apiを訓練しました。まず、私はアライグマのデータセットを使用し、264600回訓練され、検出結果が奇妙な場合、オブジェクトを検出できますが、右のボックスの周りに他の小さなボックスがいくつかあります。

その後、私は馴染みの現象を満たし、私は1つのクラスを含む別のデータセットを使用し、80000枚の画像データセットです。私は非常に混乱しています。

は、誰もがこれまでと同じような状況に会ったことがありますか？この問題を解決するために私は何ができますか？前もって感謝します！

Answer 1

私はPASCAL VOC Datasetで同じ動作をしました。私はちょうどコンセプト実証システムのためのモデルを実装したので、私はそれを修正していません。私の推測は、定義された閾値以上のIoUが存在する場合、モデルが提案領域を予測し、それを受け入れることです。したがって、nms_iou_thresholdを設定すると問題が解決する可能性があります。

この採用もあなたの例に合うようです。予測されたバウンディングボックスのすべては、グランドトゥルースボックスを有するIoUを有するように見える。