自定义转换YOLOv3模型后没有边界框

Question

我一直在尝试训练用于摩托车检测的YOLO v3模型。该模型训练良好，以1000步的平均损失为0.00001。但是当我测试它时，我看不到边界框或预测。

摩托车数据集-300张图片

配置文件-tiny-yolo.cfg

课程-1

过滤器-30

#Traning
#batch=64
#subdivisions=8
width=416
height=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1

learning_rate=0.001
max_batches = 2000
policy=steps
steps=-1,100,800,1600
scales=.1,10,.1,.1

我尝试了以下检测，它运行良好，但没有预测。请告诉我我应该做些什么改变？

Answer 1

您设置的过滤器值错误。这是根据类别编号设置过滤器值的规则

filters=(classes + 5)x3 

因此，在您的情况下，您的过滤器值应为18。您使用哪个回购协议？我假设您正在使用原始的repo和yolov3 tiny。并且您必须在yolo图层的2个中设置该过滤器值。在yolov3-tiny.cfg第127、171行中设置过滤器值。

还必须像上面的过滤器一样，在2个yolo层中设置类别= 1 ，第yolov3-tiny.cfg行，第177、135