训练数据2000千左右，验证集800，刚开始做使用的CPU，epochs为20，
出现下面的情况因为我训练的数据太少了吗？预测的结果也不是很好，
我的遥感卫星分辨率为2米，是不是也太低了，造成了这些问题？
maskrcnn训练数据loss停在3-4，验证集bbox和class loss上升
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- 2022-08-31 09:35回答 2 已采纳 这篇文章：【YOLOV5-5.x 源码解读】loss.py 也许能够解决你的问题，你可以看下
- 2022-04-05 21:57回答 1 已采纳 in "models/yolov5s_ball.yaml", line 5, column 1检查以下这个文件，这里出现的错误
- 2022-08-22 12:13回答 2 已采纳 EGLSink改为以下：sink = Gst.ElementFactory.make("fakesink", "fakesink")
- 2019-05-29 16:27qq_41895190的博客 MaskRCNN-Benchmark框架训练自己的数据集 原文https://blog.csdn.net/ChuiGeDaQiQiu/article/details/83868512 Facebook AI Research 开源了 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的 PyTorch 1.0 实现基准：MaskRCNN-...
- 2022-04-20 14:50回答 1 已采纳 这里x+bar_width 应该是适用于x为数值的情况下,通过整体移动bar_width来达到双柱的效果.你的x本身是字符串,加上str的bar_width当然是没有效果你可以先将x转成等长度的数组[
- 2022-05-25 21:20回答 1 已采纳 配置文件后缀是yaml而不是pt模型
- 2021-12-10 15:26回答 1 已采纳 top, left, bottom, right = boxf.write("%s %s %s %s %s %s\n" % (predicted_class, score[:6], str(int(l
- 2020-05-26 20:24water_93的博客 修改Faster-RCNN-TensorFlow-Python3\data/coco/PythonAPI/setup.py文件：在第15行加上 , Extension( 'lib.utils.cython_bbox', sources=['../../../lib/utils/bbox.c','../../../lib/utils/bb...
- 2022-03-03 20:30回答 2 已采纳 我没试过openvino，但是这个不是可以直接读取onnx的吗？或者你可以直接从export.py导出openvino的文件 你这里的报错应该是说你的blob.shape返回值长度不是4个，但是你期望
- 2022-10-02 10:23回答 2 已采纳 1.安装微软常用运行库合集2.查看官方文档
- 2022-03-23 18:13回答 1 已采纳 变量df没有'bbox'这一列
- 2019-07-30 23:39linolzhang的博客 mask scoring rcnn 代码参考：【github】 mask rcnn benchmark 【github】 二. 环境安装 1. 基于conda创建pytorch环境： conda create -npytorch python=3.7.4 conda install ipython conda inst...
- 2023-04-23 17:18回答 4 已采纳 这个错误出现在多数情况下都是由于 numpy.ndarray 类型的数据不能被哈希（hash）而引起的。 在你的代码中，出现 "unhashable type: 'numpy.ndarray'" 错误
- 2021-11-27 22:24大彤小忆的博客 使用Faster R-CNN算法在VOC2007数据集上实现目标检测。 一、所需文件下载链接 Faster R-CNN源码及操作步骤Github链接→Faster-RCNN-TensorFlow-Python3。 Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master压缩包百度云盘...
- 2023-03-17 16:47荼靡~的博客 文件数据集路径,查看自己的文件名称，进行相应修改。文件数据集路径,查看自己的文件名称，进行相应修改。调整相关非极大值抑制参数【还没有调好，调好再更新】数据集之后修改了其他的配置，其他都不需修改。,有检测...
- 2019-03-11 15:17刘大鱼的博客 在摸爬滚打中查找资料修改代码以及不断地调整训练集，途中踩了不少坑，终于达到预期的效果。 一、配置说明 以下是本人跑Mask R-CNN的配置说明： Python 3.52 tensorflow 1.12.0 keras 2.2.4 Jupyter Notebook 一块...
- 2018-09-20 23:10remanented的博客 写在前面：经过了10多天对RCNN家族的目标检测算法的探究，从一个小白到了入门阶段，觉得有必要记录下这些天学习的知识，如有理解的不到位的地方，还望各位大佬指教。文章代码量比较大，详细的看可能需要一段的时间，...
- 2019-04-02 09:26天涯孤客44150103的博客 在完成了Mask RCNN的demo复现工作之后，用maskrcnn训练自己的数据集时，图片已标记完成，代码也已改好（代码修改参考的是博客：https://blog.csdn.net/u012746060/article/details/82143285#commentsedit），代码...
- 2023-08-23 15:34zy_destiny的博客 实例分割、语义分割和目标检测都属于计算机视觉中的重要任务，但它们有着不同的应用场景和解决问题的方式。实例分割：实例分割是指对于一张图片中的每个物体，将其分割出来并打上不同的标记。即在像素级别上对每个...
- Zlan_lvlv的博客 需要读取生成参数配置的py文件/保存的pth权重文件/--eval 选择所需的验证指标，这里是分割，可选择的是bbox和segm/--out定义输出的pkl文件的保存路径 python tools/test.py work_dirs/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco/...
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