я должен маркировать и поезд на всех объектах, которые существуют в обучающем наборе (Yolo даркнет)

Question

(Yolo - обнаружение объекта)

если есть две собаки в изображении, и я тренировался на только один из них во всех изображениях которые существуют в учебном наборе, - это другие собаки в учебном наборе, которые я не подписывал и не тренировал на них, не повлияет на процесс и не станет считать их частью фона? Я спрашиваю специально о обнаружении объекта yolo darknet.

похоже, потому что после 3000 партий он ничего не обнаружил. Итак, вопрос, должен ли я тренироваться на всех объектах (например, на всех собаках во всех тренировочных наборах), или это не имеет значения, потому что yolo будет использовать функции только от помеченных и игнорировать фон?

Answer 1

Да, важно, чтобы все объекты, которые вы хотите найти, отмечены на изображении из набора учебных материалов. Вы учите находить объекты там, где они есть, а не находить объекты там, где их нет.

CNN Yolo пытаются решить 3 задачи:

• отметить прямоугольником объектов, для которых Yolo обученных - положительная ошибку на последнем слой
• не маркирует один объекта в качестве еще одного объекта - отрицательная ошибка на последний слой
• не отмечают каких-либо объектов на фоне - отрицательной ошибки на последнем слое

Т.е. Yolo ищет различия, почему первая собака считается объектом, а вторая - фоном. Если вы хотите найти собак, но вы наклеиваете только некоторые из них, а помеченные собаки не являются статистически отличными от от не помеченных собак, то это будет чрезвычайно низкая точность обнаружения. Потому что abs(positive_error) ~= abs(negative_error) и результат обучения sum(positive_errors) + sum(negative_errors) ~= 0. Это противоречивая задача - вы хотите в то же время: и найти собаку, и не найти собаку.

Но если меченые собаки статистически отличается от не помеченных собак, например, если меченые бульдоги и не меченые лабрадоры, то Yolo-сеть будут подготовлены, чтобы отличить одно от другого.

похоже, потому что после 3000 партий он ничего не обнаружил.

Недостаточно, Yolo требует 10000 - 40000 итераций.