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可以哈,其他任何网络都可以。
@wenlihaoyu 你好,再打扰你一下,我在文字检测部分将yolov3换成yolov3-tiny之后,按照你的训练脚本 chineseocr/train/text/text-train.ipynb进行训练时,发现4个loss中除了confidence-loss之外都是正常的0~1范围,但是confidence loss明显不正常,为20左右(在chineseocr/train/data/下的数据集上和我自己的数据集上均出现此现象),这可能是因为什么原因。。。
ps: 在将keras_yolo.py中的 axis=1改为-1之后(如下): xy_loss = K.sum(xy_loss, axis=-1) # / mf wh_loss = K.sum(wh_loss, axis=-1) # / mf confidence_loss = K.sum(confidence_loss, axis=-1) # / mf class_loss = K.sum(class_loss, axis=-1) # / mf confidence-loss 看起来变得较为正常,但是还是存在一个问题:为什么4个loss的和不等于总的loss?
loss 这个地方好像有一点问题,春节后修复哈。
@wenlihaoyu 好的,谢谢回复。
@wenlihaoyu 经测试,多出来的loss是卷积层的l2_loss。期待作者的更新。
你好,我没有发现train文件夹,能否发一份到我的邮箱1366143083@qq.com 谢谢
@caoyangcr7 你好,自己标注了1000张图片,我按照chineseocr/train/text/text-train.ipynb进行训练时,发现loss基本不怎么下降,loss值在900左右变化,请问怎么解决啊?
@xavier1001 1.你把你文本标注框画出来看看是否是正确的 2 试试在很少的几张图片上能不能训练好 3.我自己当时用的yolo-v3 tiny训练的(没用作者的yolo3),存在一些训练上的问题, 但是不知道是我自己的问题还是什么其他的问题, 不过我记得我的loss也没有这么大哦 4. 我能帮你的只有这么多了. 5 话说你头像有点好看。
@caoyangcr7 你好,自己标注了1000张图片,我按照chineseocr/train/text/text-train.ipynb进行训练时,发现loss基本不怎么下降,loss值在900左右变化,请问怎么解决啊? 请问loss大解决了吗
首先感谢你的出色工作,我想问的是能不能采用yolov3-tiny作为基础网络来进行文本检测训练?