更快 - RCNN评估

Question

我正在INRIA Person数据集上培训Faster-RCNN（VGG-16架构）。我接受了180,000个训练步骤的训练。但是当我评估网络时，它会给出相同图像的不同结果。 以下是图片

我不确定为什么它会对同一组权重给出不同的结果。网络是用caffe实现的。 对此问题的任何见解都非常感谢。

下图显示了不同的网络损失

Answer 1

最近，我还准备了自己的数据集进行培训，并获得了与您相似的结果。

以下是我的经历并与您分享：

1. 检查输入格式是否包含图像和你的边界框csvfile或xml（总是放在注释文件中）是否所有边界框（x1，y1，x2，y2）都正确？

2. 然后检查roidb / imdb加载python脚本（放在FasterRCNN / lib / datasets / pascal_roi.py上，也许你的是inria.py）， 确保_load_xxx_annotation（）通过print bounding_box和filename正确加载所有边界框。 重要，如果您的脚本被复制并修改了pascal_roi.py或任何原型脚本，请检查是否将所有roi和图像信息保存到缓存文件中，如果是，则需要删除该缓存文件您更改任何配置文件并重试。

3. 最后，确保在网络训练时正确生成所有边界框（例如，打印 minibatch 变量以显示文件名，并在FasterRCNN / lib /中显示相应的x1，y1，x2，y2 roi_data_layer / layer.py）。如果正确生成roi生成器，边界框与手动选择边界框的区别不大。

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