image_pyradid和自己的一些训练经验总结

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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…

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词. GANs生成的人脸(StyleGAN) 但直到我第一次开始训练GAN时,我才发现了这种有趣算法的双面性:训练极其困难.确实,在我尝试之前,我从论文上和其他人的尝试中了解到这一点,但我一直认为他们夸大了一个本来很小但很容易克服的问题. 事实证明我错了. 当我尝试生成与传统的MNIST案例不同的东…

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的出现. NaN的出现一定是因为出现了无穷大. 无穷大的出现则是因为变量存储的数值超出了变量数据类型能表示的最大值.使用GPU计算常用float32, 它的最大表示值在\(10^{38.5}\)附近. learning_rate太大可能导致非数的出现: weight值会变得很大(超过10应该就算大了)…

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出结果的确实没有找到,因此我总结了自己的训练经验. 目标检测分为三个步骤: 1.样本的创建 2.训练分类器 3.利用训练的分类器进行目标检测第一步:样本的创建 ◆ 样本分两种: 正样本与负样本(也有人翻译成:正例样本和反例样本),其中正样本是指待检目标样本(例如人脸,汽车,鼻子等),负样本…

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优化经验主要来自于:AlexeyAB 版本darknet 1. AlexeyAB改进项提供window支持相较于原版pjreddie版本darknet提升了训练速度添加了二值化网络,XNOR(bit) ,速度快,准确率稍低https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/mas…

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 Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得…

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

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