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  • 训练源代码训练数据集

    注意:

     按照readme开始读,修改

      · 数据集

        ·确保数据集的标注框与数据集是否匹配,也就是数据集确保没问题!!!!!

        ·数据集的输入图片大小,是否固定,像yolov3就需要固定输入图片大小。

        ·是否分为测试集和训练集,是否需要使用对应的py文件生成数据集的txt文档等(不同的网络有不同的方式,这个需要注意)

        ·图片格式是否需要改,jpg或者png

        ·数据集放置位置

        ·是否需要转换成某种格式(如tensorflow可以把数据集转化为标准的tfrecord格式的数据,再存放到某一位置进行读取)

      ·参数

        ·batchsize是否过大,造成内存不足或溢出

        ·学习率,iou等调节

      ·训练,测试

        ·预训练的文件是否存在

        ·训练和测试是否在同一文件,是否需要改mode=’train‘ or ’test‘

        ·训练时候是否需要输出并保存loss值

        ·训练产生的权重文件位置

    不会了,就开始调试,哪里出错就在此处之前开始调试,看是否不匹配。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/nipper/p/14628082.html
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