这是训练的路锥、警示柱的数据,也就是小物体的.小物体有两个定义,一个是本身像素少,另一个是物体相对于整张图片的比例小

这是把图片缩小到600 proposal_target_layer选取用来训练的proposal的情况:

下图是缩小到900的:

其实我想知道为什么小物体,经过proposal_Target_layer后出来的proposal这么少了

个人感觉是nms过滤掉了很多,因为其他地方不太可能

可以发现,把缩小的尺寸扩大后,proposal的总体增多,特别是负例增多特别多,正例多数还是不变,少数增加了.这里截图是放了一个正例也增加的例子.

放大图片尺寸,对于小物体而言,一方面增加了本身的框的大小,也就是像素点多了,特征点多了;另一方面,也会增加正例.但同时也带来一个问题,负例增加.

image_pyradid和自己的一些训练经验总结的更多相关文章

  1. 被 GANs 虐千百遍后，我总结出来的 10 条训练经验

    一年前,我决定开始探索生成式对抗网络(GANs).自从我对深度学习产生兴趣以来,我就一直对它们很着迷,主要是因为深度学习能做到很多不可置信的事情.当我想到人工智能的时候,GAN是我脑海中最先出现的一个 ...

  2. Theano FCN实现与训练经验与教训小结

    NaN 计算softmax loss时要用numeric robust 的计算方式. softmax与 loss可能要分开计算. 得到前者的计算方式可以是常规方法. 但计算后者时要注意无穷大和NaN的 ...

  3. opencv人脸检测分类器训练小结

    这两天在初学目标检测的算法及步骤,其中人脸检测作为最经典的算法,于是进行了重点研究.该算法最重要的是建立人脸检测分类器,因此我用了一天的时间来学习分类器的训练.这方面的资料很多,但是能按照一个资料运行 ...

  4. darknet优化经验-AlexeyAB大神经验

    目录 darknet优化经验 1. AlexeyAB改进项 2. Linux下编译选项 3. 训练经验 4. 提升检测效果 5. 总结 6. AlexeyAB大神改进 darknet优化经验 主要来自 ...

  5. TensorFlow利用A3C算法训练智能体玩CartPole游戏

    本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advan ...

  6. DRL 教程 | 如何保持运动小车上的旗杆屹立不倒？TensorFlow利用A3C算法训练智能体玩CartPole游戏

    本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advan ...

  7. 微软开源自动机器学习工具NNI安装与使用

    微软开源自动机器学习工具 – NNI安装与使用   在机器学习建模时,除了准备数据,最耗时耗力的就是尝试各种超参组合,找到最佳模型的过程了.对于初学者来说,常常是无从下手.即使是对于有经验的算法工程师 ...

  8. AlexeyAB大神版yolo 待完善

    目录 darknet优化经验 1. AlexeyAB改进项 2. Linux下编译选项 3. 训练经验 4. 提升检测效果 5. 总结 6. AlexeyAB大神改进 darknet优化经验 主要来自 ...

  9. AI算法第一天【概述与数学初步】

    1. 机器学习的定义: 机器从数据中学习出规律和模式,以应用在新数据上作出预测的任务 2.学习现象: (1)语言文字的认知识别 (2)图像,场景,物体的认知和识别 (3)规则:下雨天要带雨伞 (4)复 ...

随机推荐

  1. 一个骚气的前端JS代码生成网站

    生成Javascript 颜文字代码 稍微试了试 原本的代码: alert("Hello, JavaScript") 转换后代码 ﾟωﾟﾉ= /｀m´)ﾉ ~┻━┻ //*´∇｀* ...

  2. Javaweb之EL表达式

    1.EL表达式简介 EL全名为Expression Language.EL的主要作用为: 获取数据:EL表达式主要用于替换jsp页面中的脚本表达式,以从各种类型的web域中检索java对象,获取数据. ...

  3. SQLSTATE[HY000] [2002] No such file or directory in

    这个错误将数据库配置信息的localhost改成127.0.0.1就行了

  4. MySql5.5以上版本设置主从结构的例子

    为了实现读写分离,一般都需要先设置好mysql的主从结构,网上现有的mysql配置大都基于低版本,在5.5以上版本无法配置成功,所以参考了官方文档,写了这篇笔记. *主要参考Mysql 5.6的官方文 ...

  5. axios拦截器请求头携带token

    转—— https://github.com/superman66/vue-axios-github/blob/master/src/http.js

  6. C++中 set（集合容器）的用法

    set集合容器: 实现了红黑树(Red-Black Tree)的平衡二叉检索树的数据结构,在插入元素时, 它会自动调整二叉树的排列,把该元素放到适当的位置,以确保每个子树根节点的键值大于左子树所有节点 ...

  7. maven升级遇到的疑惑

    今天在解决一个问题的时候,由于需要修改maven的client包,按照之前的办法,修改完之后,没有修改版本号,而是直接修改client的代码,之后直接 mvn deploy -e 打包上去了,然后奇怪 ...

  8. python三次输入错误验证登录

    # login.py# 提示用户输入用户名和密码# 验证用户名和密码# 如果v错误,则输出用户名或密码错误# 如果成功,则输出欢迎,xxxnum = 0while True: name = input ...

  9. nest 排序

    var result = client.Search<Person>(x => x.Index("personindex").Type("persont ...

  10. ERROR Review：Unsupported major.minor version 52.0

    最近将AS从2.1.2升级至2.2版本后,项目编译报出了如下错误: java.lang.UnsupportedClassVersionError: com/android/build/gradle/L ...