７月

lr_policy 设置策略调整

    fixed: 保持base_lr不变
    step: 阶梯衰减 base_lr * gamma ^ (floor(iter / step)) 【需要gamma 和 step】
    exp 指数衰减 base_lr * gamma ^ iter 【需要gamma】
    inv 倒数衰减 base_lr * (1 + gamma * iter) ^ (- power) 【需要gamma 和 power】
    multistep similar to step but it allows non uniform steps defined by stepvalue
    poly: polynomial decay
    sigmoid: sigmoid 衰减

 

COCO模型有81类，而本次训练的文件只有4类，conf层没有办法共享权值。解决方法就是把conf层改个名字，跳过这些层的fine-tune，意味着这部分层的参数需要从零学起。至于loc层则可以不改名，因为位置坐标和类别无关，所有类别均可共享。那么，注意到该脚本下有两个一模一样的CreateMultiBoxHead函数,

 

caffe可视化
 
apt-get install gnuplot
./parse_log.sh my_model.log
caffe/tools/extra/
vim plot_log.gnuplot.example
reset
set terminal png
set output 'mobilenet_detection.png'
set key right

set multiplot

set title "Training loss vs. training iterations"
set xlabel "Training iterations"
set ylabel "Training loss"

plot "my_model.log.train" using 1:3 title "train loss","my_model.log.test"using 1:3 title "test loss"
gnuplot plot_log.gnuplot.example

 

 lmdb制作：
 /caffe/data/VOC0712/create_list.sh
修改root_dir='/caffe/data/VOCdevkit'
数据集目录
VOCdevkit/VOC2007  Annotations  JPEGImages ImageSets/Main/test.txt train.txt
VOCdevkit/VOC2012
可以只用VOC2007,
test.txt,train.txt,需要自己写脚本把Annotations/目录下的文件名去掉.后缀

diff deploy.prototxt my_deploy.prototxt
  conv4_3_norm_mbox_conf:num_output:8*num_classes
  fc7_mbox_conf: 6*num_classes
  conv6_2_mbox_conf :6*num_classes
  conv7_2_mbox_conf:6*num_classes
  conv8_2_mbox_conf:4*num_classes
  mbox_conf_reshape:dim num_classes

 

 

1、欠采样，减少数量较多那一类样本的数量，使得正负样本比例均衡。
2、过采样，增加数量较少那一类样本的数量，使得正负样本比例均衡。
3、不处理样本，样本分类阈值移动