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把cfg换成yolov3.cfg是可以正常基础训练的。但换成改进后的cfg就报这个错误。(由原来3层yolo检测改成4层yolo检测层)
已经解决了:样本里有纯负样本,删掉后就可以了。
提高准确率的一个重要策略就是:数据集最好有没有标注的对象,即负样本,对应空的txt文件,最好有多少样本就设计多少负样本。 将负样本一删了之,恐怕不妥。
提高准确率的一个重要策略就是:数据集最好有没有标注的对象,即负样本,对应空的txt文件,最好有多少样本就设计多少负样本。 将负样本一删了之,恐怕不妥。
您好,有个问题请教下。最近在做手势识别,但是在用yolo做手势识别,由于手势的多样性,导致许多随意的手势被误识别成标注的正规手势。是不是将那些随意的手势做成负样本数据集,会改善呢?
yolov3改进:4层shortcuts 基础训练命令:python3 train.py --cfg /usr/cx/darknetalexeyAB/darknet-master/names_data/yolo-obj.cfg --data /usr/cx/darknetalexeyAB/darknet-master/names_data/voc.data --weights /usr/cx/darknetalexeyAB/darknet-master/yolov3.weights --epochs 100 --batch-size 20