那么就对结果进行后处理 Args: dboxes: 根据预测特征图生成的Default Box(原生的,8732个) dboxes_xywh:先对DBox进行调用(格式为xywh),之后再添加一个维度,并且声明它不需要梯度(因为是正向传播不训练),最后将其转换为PyTorch的参数 dboxes.scale_xy和dboxes.scale_wh是两个超参数 self.criteria:IoU阈值的标准 ...
举个例子, 对于一个岭回归,正则化系数lambda就是一个超参数。我们应用训练集和验证集进行建模及调参的思路是: 在训练集上用某一个lambda的值进行建模, 再用该模型预测验证集, 这样我们就能得到一个该模型在验证集上的表现(回归问题可以用均方误差,分类问题则可以用准确率)。如果我们遍历lambda的所有取值(必须是预...
从视觉上看,动物在一定的尺度上看起来是一样的,这意味着要预测的边界框相当于图像大小的5%-15%,而不是以前的20%-30%。 我感觉应该有一些超参数我需要调整,以使东西恢复工作,但我努力找到正确的管道配置。我已经尝试将anchor_generator的min_scale和max_scale调整为更小的值,但没有成功。 有趣的是,使用更快...
然而,在SSD的Caffe源码实现中还有trick,那就是设置variance超参数来调整检测值,通过bool参数variance_encoded_in_target来控制两种模式,当其为True时,表示variance被包含在预测值中,就是上面那种情况。但是如果是Fasle(大部分采用这种方式,训练更容易?),就需要手动设置超参数variance,用来对 的4个值进行放缩,此...