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Tencent / ObjectDetection-OneStageDet

单阶段通用目标检测器
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关于map #39

Closed unsky closed 5 years ago

unsky commented 5 years ago

你好，感谢腾讯优图的分享，但是有一些以下问题： 1.从pre-trian训练和从初始训练是怎么定义的？如moblienet 是从imagenet训练来的还是 从初始训练 2.yolov3的性能感觉至少是可以对标ssd的，ssd从vgg16开始训练可以达到78+的map，但是看起来yolov3只能到60-70左右，这个问题请问有什么思考吗？

dongfengxijian commented 5 years ago

@unsky yolov3我看下面不是写着79%吗？你自己测试过吗？

unsky commented 5 years ago

79%的map是直接将darknet的模型加载来进行fineturn的？如果如此的话darknet的模型是从coco训练来的， 那这个结果就是coco+voc的训练数据才达到了79% 结果还是很差啊 @dongfengxijian

dongfengxijian commented 5 years ago

@unsky 效果这么差吗?我还以为darknet的模型是和VGG一样在ImageNet上训练的

mileistone commented 5 years ago

you can refer to the definition of train from scratch. I can get a 70% mAP using mobilenet when trained from scratch, but you only get 60%~70% mAP when using yolov3, I think you may make some mistakes.

Stinky-Tofu commented 5 years ago

你好，感谢腾讯优图的分享，但是有一些以下问题： 1.从pre-trian训练和从初始训练是怎么定义的？如moblienet 是从imagenet训练来的还是 从初始训练 2.yolov3的性能感觉至少是可以对标ssd的，ssd从vgg16开始训练可以达到78+的map，但是看起来yolov3只能到60-70左右，这个问题请问有什么思考吗？

不是这样的啊，我复现的代码（当然还用了一些新文章对YOLO进行了改进）https://github.com/Stinky-Tofu/Stronger-yolo ，用darknet53这个分类网络的权重（去掉了后面的全连接层，只用它的卷积层）初始化YOLO3的darknet部分，已经训到81+了，如果使用在COCO上训练过的yolov3.weights权重初始化，可以训到89+

lc4321 commented 4 years ago

@Stinky-Tofu https://github.com/Stinky-Tofu/Stronger-yolo 打不开了