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实例分割 solov2 自定义数据集,为什么重叠一起的效果识别不行呢? 我的数据集有两个类,一个是外圆,一个是内圆。 我把两个类分开训练,效果都很好,可以识别出来,但是合在一起训练就不行,只能识别到一个类。 下面是我的数据集:
单独的效果识别很好:
但是合在一个训练就只能识别出来一个类:
正常来说应该合并在一起训练,也是可以准确的识别到两个类的才对的。 请问管理员,这种情况,需要怎么改配置参数,还是改网络结构呢?
我就想说俩事,为啥不直接用paddleseg中的图像分割呢?如果一张图上只有一个目标的话,感觉分割能更准更快更好,,第二,我想问问,你solov2推理拿到的结果什么样?是这样的么?dict_keys(['segm', 'label', 'score', 'boxes_num']),为啥没有boxes?为啥没有masks?
楼主最后怎样解决的呢?使用的哪个套件和模型
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实例分割 solov2 自定义数据集,为什么重叠一起的效果识别不行呢? 我的数据集有两个类,一个是外圆,一个是内圆。 我把两个类分开训练,效果都很好,可以识别出来,但是合在一起训练就不行,只能识别到一个类。 下面是我的数据集:
![屏幕截图 2022-11-20 215735](https://user-images.githubusercontent.com/29217820/202906257-731f729c-f0c1-4263-a610-8cbbb0a28558.png)
单独的效果识别很好:
![001-双顶径切面_18w+6d-1双顶径_@000012183@](https://user-images.githubusercontent.com/29217820/202906409-bb36467f-fba9-4867-bc58-f44391f3c718.jpg)
但是合在一个训练就只能识别出来一个类:
![001-双顶径切面_18w-3双顶径_@000012185@](https://user-images.githubusercontent.com/29217820/202906445-ced27aea-2a9a-40e6-a76a-a124aa8cd6a6.jpg)
正常来说应该合并在一起训练,也是可以准确的识别到两个类的才对的。 请问管理员,这种情况,需要怎么改配置参数,还是改网络结构呢?