问题遇到的现象和发生背景
keras训练Retinanet，我划分了九十张新训练图，里面有七千个训练数据，这是训练的csv文件格式：
可是训练只会读九十个数据就停止了，它应该是读了训练的九十张照片就停止了，这是为什么呢有点想不明白。
问题相关代码，请勿粘贴截图
keras训练Retinanet，我的csv文件记录了九十张图片的七千多个数据，为什么训练模型的时候，总是只读取九十个数据就结束了，想不明白了。
可是训练只会读九十个数据就停止了，它应该是读了训练的九十张照片就停止了，这是为什么呢有点想不明白。
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- 2023-02-23 17:17回答 2 已采纳 试下这样：predict2 = model.predict(Xtrain)print(predict2.shape)看下是否训练数据也一样
- 2021-11-15 18:25回答 2 已采纳 更新下pillow看看，如果还是这样，这张图片有问题，要么是你直接改的后缀而不是通过转换，要么是这种图已经损坏了，无法读取了
- 2023-03-04 11:08回答 2 已采纳 这种情况可能是由于模型在训练过程中出现了过拟合的现象。过拟合通常是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳的情况。在训练过程中，模型过度适应了训练集的噪声和特定的样本，从而导致了 val_los
- 2019-11-12 14:34Cecilia_lu的博客 使用retinanet训练自己的数据集 1.数据准备 (1.)数据标注 使用labelimg对自己准备好的数据集图片进行标注，我是mac版本的labelimg直接搜索下载mac版本的labelimg包，解压缩后运行 python Downloads/labelImg/label...
- 2021-12-02 19:03回答 1 已采纳 建议将模型继承keras.Model来写一个自定义模型，在定义训练步骤里写如何计算损失，这样的模型仍然可以使用fit方法来训练
- 2021-01-15 22:50回答 2 已采纳 你这个是分类算法，一般的分类算法会将标签作为图片的名字，你可以看看图片的名字是否有cat_xxxx.jpg，一般可以以这样做，也可以是其他可区分的方式，比如你规定0是猫，1是狗，那你就可以是0_xxx
- 2023-03-06 22:21回答 3 已采纳 可能是因为模型训练不充分或者数据集不够多造成的，可以尝试增加训练次数或者增加数据集来提高模型的准确性。同时，也可以检查一下模型的结构和参数是否设置合理。
- 2019-03-13 18:14Muzi_Water的博客 最近在学习 keras_retinanet ，下面就记录下用自己的数据集进行的模型训练。 大致分为以下几步： 自定义训练数据 图片目标标注 生成用于训练的图片名称、目标标注位置及目标类别的.csv文件 开始训练模型（注意...
- 2023-03-02 12:16回答 2 已采纳 小魔女参考了bing和GPT部分内容调写:accuracy不变可能是模型过拟合或者欠拟合的原因，过拟合就是模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现不好，而欠拟合则是模型在训练集和测试集上都表现不好，
- 2021-03-18 16:11回答 2 已采纳 帮你改了下代码，路径你自己再改改，验证集acc能跑到0.8以上了。 import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras import S
- 2019-04-10 15:34回答 1 已采纳 两组数据的训练的权重是否共享，如果是，用一个model，如果不是的话，可以用两个model，或者在model运行前，初始化下。 运行完得到 history 数据就是训练的acc，然后你得到两个
- 2019-09-02 16:49babyzbb636的博客 目录 目录 1 构建Retinanet环境 ...数据集什么的看我之前博客，资源里也有标记好的数据集，这里主要写一下我配置使用训练过程。 1 构建Retinanet环境 1.代码库下载地址https://github.com/fizyr/keras-reti...
- 2023-03-05 18:39回答 2 已采纳 尝试一下调整参数吧，或者加层数试试
- 2019-03-28 21:08餐霞散人的博客 Retinanet 较之 SSD, YOLO系one stage目标检测网络，在保证检测速度的基础上，很大的提高了在样本类别分布不平衡情况下的检测精度，这得益于He Kaiming等人所提出的Focal Loss Paper可见 Focal Loss for Dense ...
- 2019-03-14 13:15qq_278667286的博客 数据样本图集 设置三个类别 巴士 bus 车轮wheel 刹车盘shache 识别的结果 这张识别错误 这张错误识别wheel 这张两张范围有点大 尽管有这样那样的问题，流程是通了，做个记录。 记录...
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