目录

参数解析

训练答疑

​

参数解析



[net]
#Testing
#batch=1         //test:一次一个图片
#subdivisions=1
#Training
 batch=32				 //一次迭代送入网络的图片数
 subdivisions=8  //一次迭代分成subdivisions次前向计算，这里是32/8
width=416        //图片宽高 ,要求width==height, 并且为32的倍数。增大分辨率可以检测到更加细小的物体
height=416
channels=3
momentum=0.9     //影响梯度下降到最优的速度，一般默认0.9。如想深入了解可以学习吴恩达深度学习课，
decay=0.0005     //权重衰减正则项系数，防止过拟合
angle=0          //旋转角度增加训练样本
saturation = 1.5 //增加饱和度增加训练样本
exposure = 1.5	 //增加曝光增加训练样本
hue=.1			 //通过调整色调来增加训练样本

learning_rate=0.0001 //学习率，一般默认为0.001
burn_in=1000         //1000次后学习率的下降采用policy方式
max_batches = 500200  //=最大迭代次数*bathch
policy=steps          //学习率下降方式，exp,steps，constant等
steps=400000,450000	  //到了400000步的时候和450000步的时候学习率会再衰减scales(0.1,0.1)。
scales=.1,.1

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=32
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky  //leaky_relu 卷基层输入先标准化，后面用非线性激活函数leaky_relu

# Downsample

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=64
size=3
stride=2
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=32
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=64
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear     //借鉴了resnet网络的shortcut方式可以加深网络

# Downsample

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=3
stride=2
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=64
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=64
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

# Downsample

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=3
stride=2
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

# Downsample

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=3
stride=2
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

# Downsample

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=1024
size=3
stride=2
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=1024
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=1024
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=1024
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=1024
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear

######################

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=1024
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=1024
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=1024
activation=leaky

[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=18#255 //3*(4+1+classes)
activation=linear

[yolo]
mask = 6,7,8
anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,  59,119,  116,90,  156,198,  373,326
classes=1
num=9
jitter=.3 //通过抖动来防止过拟合,jitter就是crop的参数
ignore_thresh = .7  //参数解释：ignore_thresh 指得是参与计算的IOU阈值大小。当预测的检测框与ground true的IOU大于ignore_thresh的时候，参与loss的计算，否则，检测框的不参与损失计算。
                     参数目的和理解：目的是控制参与loss计算的检测框的规模，当ignore_thresh过于大，接近于1的时候，那么参与检测框回归loss的个数就会比较少，同时也容易造成过拟合；而如果ignore_thresh设置的过于小，那么参与计算的会数量规模就会很大。同时也容易在进行检测框回归的时候造成欠拟合。
                     参数设置：一般选取0.5-0.7之间的一个值，之前的计算基础都是小尺度（13*13）用的是0.7，（26*26）用的是0.5。这次先将0.5更改为0.7。
                     实验结果：AP=0.5121（有明显下降）
truth_thresh = 1    //默认
random=1            //每隔几次迭代后就会微调网络的输入尺寸,如果为1，每次迭代图片大小随机从320到608，步长为32，如果为0，每次训练大小与输入大小一致

[route]
layers = -4

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[upsample]
stride=2

[route]
layers = -1, 61

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=512
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=512
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=512
activation=leaky

[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=18#255
activation=linear

[yolo]
mask = 3,4,5
anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,  59,119,  116,90,  156,198,  373,326
classes=1
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .7
truth_thresh = 1
random=1

[route]
layers = -4

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[upsample]
stride=2

[route]
layers = -1, 36

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=256
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=256
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=256
activation=leaky

[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=18#255 3*(4+1+1)
activation=linear

[yolo]
mask = 0,1,2
anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,  59,119,  116,90,  156,198,  373,326  //anchors是可以事先通过cmd指令计算出来的，是和图片数量，width,height以及cluster(应该就是下面的num的值，
				                                                                     	//即想要使用的anchors的数量)相关的预选框，可以手工挑选，也可以通过k means 从训练样本中学出
classes=1
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .7
truth_thresh = 1
random=1

训练答疑

                                                                    训练一次迭代的log 图1

疑问以及解决方案
如果你看到avg loss =nan 说明训练错误; 某一行的Class=-nan说明目标太大或者太小，某个尺度检测不到,属于正常  
什么时候应该停止训练? 当loss不在下降或者下降极慢的情况可以停止训练，一般loss=0.7左右就可以了
在训练集上测试正确率很高，在其他测试集上测试效果很差，说明过拟合了。 提前停止训练，或者增大样本数量训练
如何提高目标检测正确率包括IOU，分类正确率

设置yolo层 random =1，增加不同的分辨率。或者增大图片本身分辨率。或者根据你自定义的数据集去重新计算anchor尺寸（darknet.exe detector calc_anchors data/obj.data -num_of_clusters 9 -width 416 -height 416 then set the same 9 anchors in each of 3 [yolo]-layers in your cfg-file）
如何增加训练样本？

样本特点尽量多样化，亮度，旋转，背景，目标位置，尺寸

添加没有标注框的图片和其空的txt文件，作为negative数据
训练的图片较小，但是实际检测图片大，怎么检测小目标

1.使在用416*416训练完之后，也可以在cfg文件中设置较大的width和height，增加网络对图像的分辨率，从而更可能检测出图像中的小目标，而不需要重新训练

2.

set `[route] layers = -1, 11`

set ` [upsample] stride=4`

网络模型耗费资源多大？

（我用过就两个）

[yolov3.cfg]  [236MB COCO-91类]  [4GB GPU-RAM]

[yolov3.cfg]  [194MB VOC-20类]  [4GB GPU-RAM]

[yolov3-tiny.cfg]  [34MB COCO-91类]  [1GB GPU-RAM]

[yolov3-tiny.cfg]  [26MB VOC-20类]  [1GB GPU-RAM]
多GPU怎么训练
  1. 首先用一个gpu训练1000次迭代后的网络，
  2. 再用多gpu训练

darknet.exe detector train data/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg /backup/yolov3-voc_1000.weights -gpus 0,1,2,3
有哪些命令行来对神经网络进行训练和测试？

1.检测图片： build\darknet\x64\darknet.exe detector test data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights  -thresh 0.25 xxx.jpg

2.检测视频：将test 改为 demo ; xxx.jpg 改为xxx.mp4

3.调用网络摄像头：将xxx.mp4 改为 http://192.168.0.80:8080/video?dummy=x.mjpg -i 0

4.批量检测：-dont_show -ext_output < data/train.txt >  result.txt

5.手持端网络摄像头：下载mjpeg-stream 软件, xxx.jpg 改为 IP Webcam / Smart WebCam
如何评价模型好坏

build\darknet\x64\darknet.exe detector map data\defect.data cfg\yolov3.cfg backup\yolov3.weights

利用上面命令计算各权重文件，选择具有最高IoU（联合的交集）和mAP（平均精度）的权重文件

Yolov3参数解释以及答疑的更多相关文章

  1. http load 的使用以及参数解释

    http load 的使用以及参数解释   1.参数含义 参数     全称      含义 -p        -parallel     并发的用户进程数.-f        -fetches   ...

  2. /etc/sysctl.conf参数解释

    /etc/sysctl.conf参数解释: fs.file max = 999999 #表示进程(例如一个worker进程)可能同时打开的最大句柄数,直接限制最大并发连接数 net.ipv4.tcp_ ...

  3. lcd参数解释及刷新率计算，LCD时序

    一.LCD显示图像的过程如下: 其中,VSYNC和HSYNC是有宽度的,加上后如下: 参数解释: HBP(Horizontal Back Porch)水平后沿:在每行或每列的象素数据开始输出时要插入的 ...

  4. angular-cli.json配置参数解释，以及依稀常用命令的通用关键参数解释

    一. angular-cli.json常见配置 { "project": { "name": "ng-admin", //项目名称 &quo ...

  5. mysql命令行各个参数解释

    mysql命令行各个参数解释 http://blog.51yip.com/mysql/1056.html Usage: mysql [OPTIONS] [database]   //命令方式 -?, ...

  6. Wget用法、参数解释

    wget功能的强大就不用多说了,在高手手里,它就像是个无往不利的杀人利器,下面是转载的一篇Wget用法.参数解释的比较好的一个文章,当然最好的老师还是man wget 是一个从网络上自动下载文件的自由 ...

  7. my.cnf 配置文件参数解释

    my.cnf 配置文件参数解释: #*** client options 相关选项 ***# #以下选项会被MySQL客户端应用读取.注意只有MySQL附带的客户端应用程序保证可以读取这段内容.如果你 ...

  8. package.json和bower的参数解释

    package.json和bower的参数解释   一.package.json解释: package.json是用来声明项目中使用的模块,这样新的环境部署时,只要在package.json文件所在的 ...

  9. tensorflow conv2d的padding解释以及参数解释

    1.padding的方式: 说明: 1.摘录自http://stackoverflow.com/questions/37674306/what-is-the-difference-between-sa ...

随机推荐

  1. algorithm的基本注意事项

    find(): 返还指向该迭代器的指针,找不到返还last:lnlt find(lnlt first,lnlt last ,const T&val);范围[first,last); list: ...

  2. poj3070 单位矩阵（转移矩阵构造）+矩阵快速幂

    太妙了..通过矩阵乘法来加速递推 #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> using names ...

  3. spring cloud 容错之zuul回退和Zuul过滤器

    一.容错:Zuul回退 如果微服务下线了,针对每个微服务,都需要回复一个中文提示,而不是报异常 1.新建ConsumerFallbackProvider.java package com.pupeiy ...

  4. stream to byte[], byte[] to srting

    byte[] myBinary = new byte[paramFile.Length]; paramFile.Read(myBinary, , (int)paramFile.Length); str ...

  5. node.js vue-axios和vue-resource

    <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...

  6. MySQL 存储过程与事物

    一:存储过程    存储过程可以说是一个记录集吧,它是由一些T-SQL语句组成的代码块,这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能     存储过程的好处:   1.由于数据库执行动作时,是先编 ...

  7. Scala学习教程笔记二之函数式编程、Object对象、伴生对象、继承、Trait、

    1:Scala之函数式编程学习笔记: :Scala函数式编程学习: 1.1:Scala定义一个简单的类,包含field以及方法,创建类的对象,并且调用其方法: class User { private ...

  8. springcloud feign传输List的坑

    无法直接传输List 错误方法1: @RequestMapping(value = "/stat/merchant/get_merchant_compare_info", meth ...

  9. Javascript \x 反斜杠x 16进制 编解码

    js 里 \x 开头的通常是16进制编码的数据,下面代码实现编解码: 解码 function decode(str){ return str.replace(/\\x(\w{2})/g,functio ...

  10. ionic2/cordova自定义插件集成aar包

    一.准备自定义插件 1. 准备:安装plugman npm install -g plugman 2. 新建组件 plugman create --name MyPlugin --plugin_id ...