KITTI（奇妙なアスペクト比）のオブジェクト検出

Question

私は、奇妙なアスペクト比〜370の高さと1240の幅を持つKITTIデータセットでオブジェクト検出器を訓練しようとしています。私は、モデル動物園のモデルのいずれかの微調整を開始した後、良好な検出を得ることができません。私はサンプルのcoco configsを取得し、単に画像のサイズを入力画像のサイズに変更し、クラスの数を4に変更しました。

まず、チュートリアルの指示に従ってデータセットのTFRecordファイルを作成し、ファイル、イメージ、ラベル、およびその他の情報がバイナリ形式に正しく保存されたことを確認し、データセットに問題がないことを確認しました。

私が動物園のモデルで評価すると、まともな検出が得られます。しかし、私が自分で訓練したモデルで評価しようとすると、その検出はひどく、画像全体に及んでいます。また、トレーニング中のssd〜.4、rfcn〜.0004の損失も非常に少ないです。私はこれがイメージの大きさと関係があると思っていますが、わかりません。なぜ誰かが新しいデータセットでこの貧弱な結果に終わるのか知っていますか？

例検出

Answer 1

私の問題は、TFRecordファイルを使用していた。ここで

は、私は、SSDモデルから抜け出すのバウンディングボックスの種類の一例です。境界ボックスの座標とラベルには間違ったキーが含まれていたため、ネットワークは境界ボックスのない「空の」画像で訓練されていました。これはまた、ネットワークの重みが、グラジエントを形成するためのローカリゼーションからの損失なしで正則化によってちょうど潰されていたため、私の誤差が0に収束した理由を説明しました。