提高深度學習檢測網路準確率方法 未完待續

2022-04-07 08:22:37 字數 318 閱讀 3702

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1.增加資料,資料越多越好,深度學習,資料為王。

2.檢查資料,有些資料一張卻包含另一類的物件,比如貓狗分類,一張裡面既包含狗,又包含貓。所以最好是把所有的資料過一遍,把不太好的資料刪除掉。

3.資料shuflle,prototxt已經shuffle了,但是還可以用指令碼把txt檔案給弄亂。

4.資料增強,就是旋轉,光線。

5.調節學習率。

6.遷移學習,網上找乙個類似的網路進行學習。

7.修改預選框的大小,使他更接近實際的物體的大小,

8.修改網路,這個要多看**,看多了慢慢的就有感覺了。

提高深度學習分類模型準確率方法

1.增加資料,資料越多越好,深度學習,資料為王。2.增加對抗樣本,這個效果特別好,例如做分類的時候,如果演算法容易把白色桌面識別成雪天,那麼就增加白色桌面的無關類,如果演算法容易把玻璃識別成投影幕,那麼就增加玻璃的無關類,這種方法效果特別好。3.過濾資料,有些資料一張卻包含另一類的物件,比如貓狗分類...

提高深度學習分類模型準確率方法

原部落格搬移到 1.增加資料,資料越多越好,深度學習,資料為王。2.檢查資料,有些資料一張卻包含另一類的物件,比如貓狗分類,一張裡面既包含狗,又包含貓。所以最好是把所有的資料過一遍,把不太好的資料刪除掉。3.資料shuflle,prototxt已經shuffle了,但是還可以用指令碼把txt檔案給弄...

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