caffe做斑马线、导流线、普通车道线分类过拟合?

caffe做斑马线、导流线、普通车道线分类,我train样本分别是500,test100,训练时test的accuracy达到80%多,但是我用别的图集测试时,准确率就一半一半=。=这是过拟合了吗?是样本数量不够吗? 
 
还有我疑问行车视频的一帧图像同时出现导流线、普通车道线存在时,就是一帧图像同时存在两类,这样会影响测试准确率吗?应该如何设置优先级啊什么的?应该如何去解决?

还有,对于这样的分类,样本怎么选取比较好啊?我在想过拟合会不会是因为样本问题导致? 求大神解答O(∩_∩)O谢谢
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1:首先你的样本数量太少,如果你的网络结构比较复杂,肯定会导致过拟合的现象产生
   (1)你可以扩充数据集(旋转、镜像、裁剪)
   (2)可以使用已经训练好的model进行微调
2:对于一副图像中有多类的问题,对于识别率是没有什么影响的,完全都可以设置出来,优先级的设计可以通过输出的概率进行排序(如果你的损失函数是softmaxloss)
 

moyan - 填坑填坑

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楼主你好,我也想了解下车道线识别的相关研究,请问有哪些论文可以推荐下的么? 谢谢!

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