利用yolov2 tiny和voc数据集训练权重

本人计算机萌新,最近在自己摸索训练darknet detector的方法。网上的教程有很多,但是我每个步骤按照教程做了之后,用生成的weights文件和用于训练的yolov2-tiny.cfg文件识别的时候,一点东西都识别不出来,把threshhold跳到0.008之后满屏幕都是框框。从训练日志里可以看出,loss一直保持在几百,低的时候两三百,高的时候五六百。recall也接近零,最高不超过0.3。有大神知道这是什么原因吗?我尝试过调小学习率和改变cfg里width和height,但是都没起到明显的效果

ps:我的输入图像是1280*720的,但是cfg文件里说明的大小事416*416,这个会影响结果吗?

从上到下分别是:yolov2-tiny-voc.cfg; voc-label.py; xml文件; txt标注文件; 训练日志

利用yolov2 tiny和voc数据集训练权重_第1张图片利用yolov2 tiny和voc数据集训练权重_第2张图片

利用yolov2 tiny和voc数据集训练权重_第3张图片

利用yolov2 tiny和voc数据集训练权重_第4张图片

利用yolov2 tiny和voc数据集训练权重_第5张图片

利用yolov2 tiny和voc数据集训练权重_第6张图片

 

你可能感兴趣的:(利用yolov2 tiny和voc数据集训练权重)