Open fantasyfulan opened 3 years ago
群二维码过期了,望更新一下。
我在训练电子称读数识别时,验证集部分效果如下: 0000..-----------------------------00--00 => 0.00 , gt: 0.00 9999----------..----------------------511 => 9.51 , gt: 90.51 33-6-------------.-------------------0022 => 36.02 , gt: 36.02 116-------------------------------------- => 16 , gt: 16.87 2277------------..--------------------888 => 27.8 , gt: 27.88 11222--------------.-----------------9933 => 12.93 , gt: 12.93 11144-----------------..--------------555 => 14.5 , gt: 134.25 0000-..----------------------------00--00 => 0.00 , gt: 0.00 Test loss: 0.3058, accuray: 0.6571 然后运行demo.py,正确率为0%,部分结果如下: tag:36.02 pred:1012 tag:62.25 pred:12 tag:0.00 pred:10 tag:14.51 pred:151 tag:65.65 pred:2 tag:0.00 pred:100 我觉得可能是预测的标签太多(预测标签数41),而字符串长度最长才6,或许应该修改预测标签数,但是我查看了代码,不知道在哪里修改, 也有可能是数据太少(train:1128张图片, val:280张图片),字典为'0123456789.',应该怎么优化可以提高模型效果,望告知。
请问你的数据集是不定长的图片和标签吗,你是如何修改代码的呢
我在训练电子称读数识别时,验证集部分效果如下: 0000..-----------------------------00--00 => 0.00 , gt: 0.00 9999----------..----------------------511 => 9.51 , gt: 90.51 33-6-------------.-------------------0022 => 36.02 , gt: 36.02 116-------------------------------------- => 16 , gt: 16.87 2277------------..--------------------888 => 27.8 , gt: 27.88 11222--------------.-----------------9933 => 12.93 , gt: 12.93 11144-----------------..--------------555 => 14.5 , gt: 134.25 0000-..----------------------------00--00 => 0.00 , gt: 0.00 Test loss: 0.3058, accuray: 0.6571 然后运行demo.py,正确率为0%,部分结果如下: tag:36.02 pred:1012 tag:62.25 pred:12 tag:0.00 pred:10 tag:14.51 pred:151 tag:65.65 pred:2 tag:0.00 pred:100 我觉得可能是预测的标签太多(预测标签数41),而字符串长度最长才6,或许应该修改预测标签数,但是我查看了代码,不知道在哪里修改, 也有可能是数据太少(train:1128张图片, val:280张图片),字典为'0123456789.',应该怎么优化可以提高模型效果,望告知。
您好,我也是训练数码管数字,刚开始预测有输出,后来全是blank,请问怎么解决这个问题呢
我在训练电子称读数识别时,验证集部分效果如下: 0000..-----------------------------00--00 => 0.00 , gt: 0.00
9999----------..----------------------511 => 9.51 , gt: 90.51
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Test loss: 0.3058, accuray: 0.6571 然后运行demo.py,正确率为0%,部分结果如下: tag:36.02 pred:1012 tag:62.25 pred:12 tag:0.00 pred:10 tag:14.51 pred:151 tag:65.65 pred:2 tag:0.00 pred:100 我觉得可能是预测的标签太多(预测标签数41),而字符串长度最长才6,或许应该修改预测标签数,但是我查看了代码,不知道在哪里修改, 也有可能是数据太少(train:1128张图片, val:280张图片),字典为'0123456789.',应该怎么优化可以提高模型效果,望告知。