YOLOv3 错误的边界框预测
YOLOv3 Wrong Bounding Box Prediction
我训练了 YOLOv3 1 class。当我尝试预测在图片中找到我的对象时，它给了我错误的边界框坐标和形状。
我用 70 张 608x608 图像训练了 yolov3-tiny 版本。它工作完美。即使我用 CPU 和大约 100 张图像训练它，它也能准确检测到我的物体。
yolov3-tiny cfg 设置：
batch=64
subdivisions=2
width=416
height=416
我还找到了 70 张图片。但是它们是 640x480 图像。我将所有图像调整为 640x480 大小。然后我用 170 张图像在 Google Colab 上训练了 yolov3-tiny 和 yolov3。虽然训练结果显示准确率为 0.08，但我得到的检测结果很糟糕。
yolov3.cfg 设置：
batch=1
subdivisions=1
width=640
height=480
我想知道为什么结果变得更糟。怎样才能准确检测？
[已更新]
我记得 YOLO 为您调整大小以保持纵横比。您是否尝试过 运行在不更改 cfg 中的宽度和高度的情况下使用它？
您应该能够 运行 训练而无需重新缩放输入图像。试试 运行使用以前适合您的配置但使用新图像？
刚注意到您还更改了批量大小和细分。您在第二个配置中提供的值可能太低，无法让模式学习任何东西。你试过回到以前的设置吗？ （批次=64，细分=2）
我训练了 YOLOv3 1 class。当我尝试预测在图片中找到我的对象时，它给了我错误的边界框坐标和形状。
我用 70 张 608x608 图像训练了 yolov3-tiny 版本。它工作完美。即使我用 CPU 和大约 100 张图像训练它，它也能准确检测到我的物体。
yolov3-tiny cfg 设置：
batch=64
subdivisions=2
width=416
height=416
我还找到了 70 张图片。但是它们是 640x480 图像。我将所有图像调整为 640x480 大小。然后我用 170 张图像在 Google Colab 上训练了 yolov3-tiny 和 yolov3。虽然训练结果显示准确率为 0.08，但我得到的检测结果很糟糕。
yolov3.cfg 设置：
batch=1
subdivisions=1
width=640
height=480
我想知道为什么结果变得更糟。怎样才能准确检测？
[已更新]
我记得 YOLO 为您调整大小以保持纵横比。您是否尝试过 运行在不更改 cfg 中的宽度和高度的情况下使用它？
您应该能够 运行 训练而无需重新缩放输入图像。试试 运行使用以前适合您的配置但使用新图像？
刚注意到您还更改了批量大小和细分。您在第二个配置中提供的值可能太低，无法让模式学习任何东西。你试过回到以前的设置吗？ （批次=64，细分=2）