数据集的大小

[miracle10]

你好，请问如果用自己的数据大约需要多少图片能达到挺好的效果，loss最低能降到多少？

[bubbliiiing]

我的建议是你先训练已有的数据集看看？

[miracle10]

我用自己的数据训练了，800张图片loss最低4.42，1100张图片loss最低5.91，最后预测的效果关键点位置有些都不太准

[bubbliiiing]

增加epoch

[miracle10]

已经增加到300了，现在loss最低降到4.8，但关键点还是不准确

---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2022年5月12日(周四) 晚上10:10 收件人: @.>; 抄送: @.@.>; 主题: Re: [bubbliiiing/retinaface-pytorch] 数据集的大小 (Issue #8)

增加epoch

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[bubbliiiing]

因为关键点是比较难拟合的，我原有的数据集是3W张图片，大概200epoch拟合的比较好。你其实应该到500-600可能差不多，甚至可以更多。 另外，你的预训练是哪个呢？ 检测的是什么呢？

[miracle10]

我是检测的鱼，网络用的mobilenet，从0开始训练的，训练了很多次，下一次训练就以自己训练的前一次最好的权重作为预训练权重。

[bubbliiiing]

用个与训练吧。