即使在标准示例中，darkflow 边界框也很糟糕

Question

Darkflow 上的神经网络训练不正确。

起初我以为我没有足够的图像，或者可能是启动网络不好。所以我尝试了一个标准的例子，比如 https://github.com/deep-diver/Soccer-Ball-Detection-YOLOv2/blob/master/YOLOv2-Train.ipynb 但即便如此，我也遇到了完全相同的问题（参见错误图片）。

我可以使用预先训练好的网络进行测试。只有当我尝试在网络上进行训练时，我才会胡说八道。然而，在 100 个纪元结束时，我有：

步骤 1100 - 损失 1.004814863204956 - 移动平均损失 1.1848642304486146 完成 100 个纪元

我正在训练：

flow --model cfg/yolo_custom.cfg    \
     --load bin/yolo.weights         \
     --train                          \
     --annotation labelImg/annotations \
     --dataset labelImg/images          \
     --epoch 100                         \
     --gpu 1.0

并测试：

flow --model cfg/yolo_custom.cfg \
     --load bin/yolo.weights      \
     --demo test_video.mp4         \
     --saveVideo

（那个网站上能找到哪个）

他展示了他在该网站上获得的图像。我反而得到：

https://imgur.com/a/wcdeDuY

Answer 1

想通了。有两件事：
1. 我需要告诉它使用“--load 21000”（或任何最新的数字）
加载该配置的特定检查点 2. 我需要先在 3-5 张图像上过拟合，然后让它在其余图像上训练。

即使在标准示例中，darkflow 边界框也很糟糕

darkflow bounding boxes bad even in standard example

image

bounding

box

darkflow