faster-rcnn 最后出来的效果不佳,很多bbox都是错的而且严重重合,请问是什么问题?

迭代10w次,训练集2k张图片
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王斌_ICT - 研究领域:深度学习,目标检测

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1.2k张图像数据量比较小,容易引起过拟合,数据量较小的情况下建议用小网络(CaffeNet),还有训练迭代次数不用太多,2k张图像训练个2~3万次足够了(当然也看你类别数).
2.bbox严重重合有两种可能,一个是你没做NMS;如果你没有改测试代码,出来的bbox虽然重合,但是IoU比较小,那么这就是你网络本身没有训练好.
解决方案:
(1)加大训练数据 (2)多试几组参数

moyan - 填坑填坑

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弱弱的问下 faster-rcnn的接口要怎么弄?不知道把自己的数据集怎么放进去训练?

风吹月朗

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您好,这个问题您现在解决了吗?我也遇到了同样的问题,学习率怎么调整,loss都剧烈震荡,样本检测了好几篇都是没问题的,请大神指点一下

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