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Stinky-Tofu / Stronger-yolo

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根据作者v3版本修改得到yolov3-tiny的训练 #23

Open BUPTLYH opened 5 years ago

BUPTLYH commented 5 years ago

目前自己修改得到的v3-tiny版本效果，我自己训练测试效果不理想，不知作者或者其他人有没有进行v3-tiny尝试的，大家可以指导一下哈

Stinky-Tofu commented 5 years ago

目前修改得到的v3-tiny版本效果，训练测试效果特别差，不知作者或者其他人有没有进行v3-tiny尝试的，大家可以交流一下哈

您好，我没做过v3-tiny的实验，不知道实验效果如何。但是我readme里面的所有实验效果绝对真实，不容置疑，按照我的readme做，绝对可以得到相同的结果。由于我的代码已经对YOLO进行了部分改进，所以部分代码实现早已与论文有所出入，因此我的代码仅供参考。 目前开源的这份代码是在VOC数据集上进行fine-tune的，如果您是用yolov3-tiny.weights初始化，然后在VOC数据集上fine-tune的话，需要自己调整学习计划，比如第一阶段和第二阶段各训练多少个周期这些，如果是这种fine-tune形式的话，相当于用COCO+VOC数据集训练，只要您改的代码不存在问题，效果不会很差。 如果您是用darknet53-tiny.weights初始化，然后只在VOC数据集上训练的话，也需要调整学习计划，而且训练更长时间（我用darknet.weights初始化，然后训练VOC的时候，在12G 1080Ti batch size=6 max_periods=50的条件下需要训练一整天），这种训练方式得到的效果肯定比第一种训练方式得到的效果差，因为相当于只用了VOC数据集训练。 当然，我衷心希望您能够修改出好的效果，并开源给大家参考。谢谢

BUPTLYH commented 5 years ago

目前修改得到的v3-tiny版本效果，训练测试效果特别差，不知作者或者其他人有没有进行v3-tiny尝试的，大家可以交流一下哈

您好，我没做过v3-tiny的实验，不知道实验效果如何。但是我readme里面的所有实验效果绝对真实，不容置疑，按照我的readme做，绝对可以得到相同的结果。由于我的代码已经对YOLO进行了部分改进，所以部分代码实现早已与论文有所出入，因此我的代码仅供参考。 目前开源的这份代码是在VOC数据集上进行fine-tune的，如果您是用yolov3-tiny.weights初始化，然后在VOC数据集上fine-tune的话，需要自己调整学习计划，比如第一阶段和第二阶段各训练多少个周期这些，如果是这种fine-tune形式的话，相当于用COCO+VOC数据集训练，只要您改的代码不存在问题，效果不会很差。 如果您是用darknet53-tiny.weights初始化，然后只在VOC数据集上训练的话，也需要调整学习计划，而且训练更长时间（我用darknet.weights初始化，然后训练VOC的时候，在12G 1080Ti batch size=6 max_periods=50的条件下需要训练一整天），这种训练方式得到的效果肯定比第一种训练方式得到的效果差，因为相当于只用了VOC数据集训练。 当然，我衷心希望您能够修改出好的效果，并开源给大家参考。谢谢

非常抱歉，我上述的描述让您理解错了，我已经按照您YOLOv3的readme实现的wider数据集的训练，效果很好（比我使用其他同类TF的yolov3实现效果要好），我只是后期改为v3-tiny时，效果不好，想寻求您的经验的，并不是质疑，非常抱歉哈，自己描述的问题不够清楚，望您谅解

Stinky-Tofu commented 5 years ago

非常抱歉，我上述的描述让您理解错了，我已经按照您YOLOv3的readme实现的wider数据集的训练，效果很好（比我使用其他同类TF的yolov3实现效果要好），我只是后期改为v3-tiny时，效果不好，想寻求您的经验的，并不是质疑，非常抱歉哈，自己描述的问题不够清楚，望您谅解

您好，刚才有点过于激动了，非常抱歉。因为当初实验室的项目打算使用YOLO作为基准网络的时候，我找了很多开源代码，几乎没有哪个代码给出了自己的mAP测试结果（很大可能是复现出来的效果不如意），所以才想着自己用TF复现一下YOLO，所以这个项目是花了我不少时间的。为了防止我的readme写的不清楚，我自己也按raedme训练过，完全可以得到相同的结果，所以我不想有人因为自己的原因没跑出效果而诋毁我做的这些事。 至于使用yolov3-tiny的话，因为我没有做过实验，所以也不能给出什么好的建议，我觉得您首先需要确保自己构建的yolov3-tiny网络结构要和官网的相同，然后自己设置训练计划，虽然说着是挺简单的，但是要做出效果恐怕也没那么容易。另外从官网 https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 来看yolov3-tiny的mAP大约为yolov3的一半。

BUPTLYH commented 5 years ago

非常抱歉，我上述的描述让您理解错了，我已经按照您YOLOv3的readme实现的wider数据集的训练，效果很好（比我使用其他同类TF的yolov3实现效果要好），我只是后期改为v3-tiny时，效果不好，想寻求您的经验的，并不是质疑，非常抱歉哈，自己描述的问题不够清楚，望您谅解

您好，刚才有点过于激动了，非常抱歉。因为当初实验室的项目打算使用YOLO作为基准网络的时候，我找了很多开源代码，几乎没有哪个代码给出了自己的mAP测试结果（很大可能是复现出来的效果不如意），所以才想着自己用TF复现一下YOLO，所以这个项目是花了我不少时间的。为了防止我的readme写的不清楚，我自己也按raedme训练过，完全可以得到相同的结果，所以我不想有人因为自己的原因没跑出效果而诋毁我做的这些事。 至于使用yolov3-tiny的话，因为我没有做过实验，所以也不能给出什么好的建议，我觉得您首先需要确保自己构建的yolov3-tiny网络结构要和官网的相同，然后自己设置训练计划，虽然说着是挺简单的，但是要做出效果恐怕也没那么容易。另外从官网 https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 来看yolov3-tiny的mAP大约为yolov3的一半。

嗯，感觉您很厉害了，向您学习，以后多多和您沟通交流

ersanliqiao commented 5 years ago

yolov3和yolov3-tiny map确实差几十个点都有可能