我这里是由于数据整理错误导致的,同一标注区域重复2次送入模型,具体如下:

     0.798046875    0.5555555555555556    0.04296875    0.03611111111111111
0.931640625 0.6173611111111111 0.06953125 0.07083333333333333
0.869140625 0.5777777777777777 0.06171875 0.05277777777777778
0.837890625 0.5791666666666667 0.05546875 0.05555555555555555
0.798046875 0.5555555555555556 0.04296875 0.03611111111111111
0.931640625 0.6173611111111111 0.06953125 0.07083333333333333
0.869140625 0.5777777777777777 0.06171875 0.05277777777777778
0.837890625 0.5791666666666667 0.05546875 0.05555555555555555

上述为1张图片的标注数据,1-4行和5-8行重复。

训练过程中,批输出的loss初期逐渐减少至一定值后出现快速增长,最后变成nan.

这个原因还不太清晰,个人感觉是相同的数据导致梯度变化变为0,导致了梯度消失。

yolo v3 loss=nan, Avg loss=nan的一种原因的更多相关文章

  1. 深度学习笔记(十三)YOLO V3 (Tensorflow)

    [代码剖析]   推荐阅读! SSD 学习笔记 之前看了一遍 YOLO V3 的论文,写的挺有意思的,尴尬的是,我这鱼的记忆,看完就忘了  于是只能借助于代码,再看一遍细节了. 源码目录总览 tens ...

  2. yolo类检测算法解析——yolo v3

    每当听到有人问“如何入门计算机视觉”这个问题时,其实我内心是拒绝的,为什么呢?因为我们说的计算机视觉的发展史可谓很长了,它的分支很多,而且理论那是错综复杂交相辉映,就好像数学一样,如何学习数学?这问题 ...

  3. Yolo V3整体思路流程详解!

    结合开源项目tensorflow-yolov3(https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/YunYang1994/tensorflow-y ...

  4. YOLO v3算法介绍

    图片来自https://towardsdatascience.com/yolo-v3-object-detection-with-keras-461d2cfccef6 数据前处理 输入的图片维数:(4 ...

  5. 一文看懂YOLO v3

    论文地址:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf论文:YOLOv3: An Incremental Improvement YOLO系列的 ...

  6. YOLO V3 原理

    基本思想V1: 将输入图像分成S*S个格子,每隔格子负责预测中心在此格子中的物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率. bbox ...

  7. 损失函数 hinge loss vs softmax loss

    1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示. 损失函数越小,模型的鲁 ...

  8. YOLO v3

    yolo为you only look once. 是一个全卷积神经网络(FCN),它有75层卷积层,包含跳跃式传递和降采样,没有池化层,当stide=2时用做降采样. yolo的输出是一个特征映射(f ...

  9. YOLO系列:YOLO v3解析

    本文好多内容转载自 https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82660381 yolo_v3 提供替换backbone.要想性能牛叉,backbo ...

随机推荐

  1. Redis 简介,安装,卸载

    一.Redis简介 redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(s ...

  2. (二)Maven之坐标和依赖

    目录 坐标 依赖 目录 坐标 引言: 坐标是依赖管理的基础,是构建的唯一标识. 组成元素: 使用groupId.artifactId.version.packaging.classifier标签即可定 ...

  3. js(javascript)取float型小数点后两位数的方法

    以下我们将为大家介绍 JavaScript 保留两位小数的实现方法:四舍五入以下处理结果会四舍五入: ? 1 2 var num =2.446242342; num = num.toFixed(2); ...

  4. Charls

    1.连接设备 charles--proxy--proxy setting 设置端口号 charles--proxy--ssl proxy setting 设置代理域名 [pc端] charles--p ...

  5. 编程字体Source Code Pro 免费下载

    对于程序员来说,好的字体应该满足的基本条件: 字母和数字易于分辨,如: 英文字母o 和 阿拉伯数字 0 ,或者 英文字母 l 和 阿拉伯数字 1 ,两个单引号 '' 和双引号 ”. 字体等宽,保持对齐 ...

  6. Http中Content-Type的取值讲解

    一.Content-Type的取值 在Http请求中,我们每天都在使用Content-type来指定不同格式的请求信息(MediaType,即是Internet Media Type,互联网媒体类型: ...

  7. Echats

    网址:https://www.echartsjs.com 1.特性 ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(I ...

  8. Vue源码详细解析:transclude,compile,link,依赖,批处理...一网打尽,全解析!

    用了Vue很久了,最近决定系统性的看看Vue的源码,相信看源码的同学不在少数,但是看的时候却发现挺有难度,Vue虽然足够精简,但是怎么说现在也有10k行的代码量了,深入进去逐行查看的时候感觉内容庞杂并 ...

  9. 7、 正则化(Regularization)

    7.1 过拟合的问题 到现在为止,我们已经学习了几种不同的学习算法,包括线性回归和逻辑回归,它们能够有效地解决许多问题,但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时,会遇到过拟合(over-fittin ...

  10. Python 内置函数raw_input()和input()用法和区别

    我们知道python接受输入的raw_input()和input() ,在python3 输入raw_input() 去掉乐,只要用input() 输入,input 可以接收一个Python表达式作为 ...