更快RCNN評估

Question

我正在INRIA Person數據集上培訓Faster-RCNN（VGG-16體系結構）。我接受了180,000個訓練步驟的訓練。但是當我評估網絡時，它會給出相同圖像的不同結果。 以下是圖像

我不知道爲什麼它會給出不同的結果對於同一組weights.The網絡的朱古力實現。 對此問題的任何深入瞭解都非常感謝。

下圖顯示了不同的網損

Answer 1

最近，我還準備自己的數據集培訓，並得到了類似的結果你的。

以下是我的經驗和大家分享一下：

1. 檢查輸入的格式包括：是否所有邊框圖像和您的邊框csvfile或XML（其中總是擺出註釋文件）（X1，Y1， x2，y2）是否正確？

2. 然後檢查roidb/IMDB加載Python腳本（穿上FasterRCNN/lib目錄/集/ pascal_roi.py，也許你是inria.py）， 確保_load_xxx_annotation（）正確加載的所有邊框的打印bounding_box和文件名。 重要，如果您的腳本被複制並修改了pascal_roi.py或任何原型腳本，請檢查它是否將所有roi和圖像信息保存到緩存文件中，如果是，則需要在更改任何配置文件時刪除該緩存文件並重新嘗試。

3. 最後，確保所有包圍盒正確地生成當網絡是訓練（在FasterRCNN/LIB/roi_data_layer/layer.py所示例如打印minibatch變量來顯示文件名和對應的X1，Y1，X2，Y2） 。如果roi發生器正確生成，邊界框在很大程度上與手動選擇邊界框不會有差別。

一些類似的issue也可能導致此問題。