模型训练
你好,我训练自己的数据集(类似于DOTA数据集),但是训练出的模型检测不出任何东西(cls scores全部为0),请问一下可能是哪里出了问题,或者能提供一个你在DOTA数据集下的训练的模型吗?
大概率是标签处理的问题。建议仔细阅读文档和代码自行处理。你可以先用小样本进行过拟合测试。
大概率是标签处理的问题。建议仔细阅读文档和代码自行处理。你可以先用小样本进行过拟合测试。 好的,多谢了哈,后面查明是学习率的原因;另外想请问一下您在DOTA数据集下的学习率是怎么设置的呢?
这个代码用adam优化器的情况下,lr我设置的是1e-4,训练12轮多就能在DOTA到50+的mAP,更多轮没试过,因为训练太慢了。
这个代码用adam优化器的情况下,lr我设置的是1e-4,训练12轮多就能在DOTA到50+的mAP,更多轮没试过,因为训练太慢了。
好的好的,非常感谢!
HRSC2016训练,800,416输入,最高评测指标到20%+。其他地方没有改动,不知道哪里出了问题。作者可否给出训练好的权重文件下载链接。
建议加上data augment,单尺度就行,adam训练,很容易上80
如果调试还是不行可以试试这个模型:https://github.com/ming71/Cascade-Rotated-RetinaNet, 一样的代码架构,额外加了box refinement,对参数更加鲁棒,只要设置不太离谱可以上86+