【问题标题】:Does ssdlite_mobilenet_v2_coco model learn anything at all?ssdlite_mobilenet_v2_coco 模型是否学到任何东西?
【发布时间】:2018-06-28 06:31:24
【问题描述】:

我用“ssdlite_mobilenet_v2_coco”训练了我的数据集,直到 40k 步,它的损失函数仍然在 4 左右。我的数据集包括 500 张图像和 100 张测试图像,每张图像的分辨率为 750 * 300。我能用这种高度的模型智能做什么!?使用“更快的 rcnn incepteion v2 模型”,我在该数据集上的损失函数约为 0.02。 “ssdlite_mobilenet_v2_coco”有什么问题?这个模型能学到什么吗?

【问题讨论】:

    标签: tensorflow training-data loss-function convergence


    【解决方案1】:

    你修改好 ssd_mobilenet foncig 文件了吗?您必须指定要检测的数字类别,然后是 test/eval 文件夹中的数字图片...

    【讨论】:

    • 是的。我还确定了类的数量和 tfrecord 的路径。此外,由于内存不足,我将批量大小减少到 6。我认为我应该在 ssd 模型中选择更大的批量大小,以便 ssd 适当地减少损失。
    • 我不处理批量大小,它只是说同时拍摄了多少张照片......你有多少内存?什么版本的python?和张量流?你是怎么安装的?
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