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No.62715594 - 我要成为yolo糕手 - 学业打卡

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No.62715594
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我要成为yolo糕手 无名氏 2024-06-11(二)13:43:25 ID:YWyzQRs [举报] [订阅] [只看PO] No.62715594 [回应] 管理
上次搞了基于yolov5的车牌识别，没有可视化也没有ocr，姑且算完成任务，这次准备搞一个新东西，希望能做到从某些网站上爬取图片然后识别出有丝袜萝莉的部分并保存到本地
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Tips 无名氏 2099-01-01 00:00:01 ID:Tips超级公民 [举报] No.9999999 管理
( `д´)现充，杀！杀！杀！
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无标题 无名氏 2024-07-04(四)07:59:47 ID:YWyzQRs (PO主) [举报] No.62972742 管理
把yolov5的c3换成了yolov8c2f，跑了十几轮怎么感觉比换ema效果还差
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无标题 无名氏 2024-07-04(四)08:00:53 ID:YWyzQRs (PO主) [举报] No.62972747 管理
熬了一夜，准备睡醒后试试biformer，如果还是不行就确定不是小目标的问题了
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无标题 无名氏 2024-07-04(四)10:17:31 ID:YWyzQRs (PO主) [举报] No.62973577 管理
噩梦成真，跑了六十轮发现换c2f后甚至不如ema
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无标题 无名氏 2024-07-04(四)10:20:07 ID:YWyzQRs (PO主) [举报] No.62973604 管理
要不跑完我试试ema加上c2f一起?再整一个biformer，感觉有点难搞( ´ー`)
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无标题 无名氏 2024-07-04(四)12:46:36 ID:WWHF1k3 [举报] No.62974933 管理
>>No.62715594
原版v5已经够用了，折腾模块提升不大，问题还是在数据集，长发或短发，跟发色类别框会明显重合，框一样，类别不同，对模型来说，锚点该输出哪个类别就很迷惑，可以试试单独拆分为几个模型来做
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收起 查看大图 向左旋转 向右旋转
无标题 无名氏 2024-07-04(四)15:10:17 ID:YWyzQRs (PO主) [举报] No.62976056 管理
总之这就是二期改进的结果，失败了
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无标题 无名氏 2024-07-04(四)15:59:25 ID:YWyzQRs (PO主) [举报] No.62976475 管理
>>No.62974933
谢谢肥哥，暂时决定不更改算法了，准备从数据集入手
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无标题 无名氏 2024-07-04(四)16:01:14 ID:YWyzQRs (PO主) [举报] No.62976488 管理
目前想到的办法:在数据集里添加背景图片，新跑一个删掉长发短发的模型ᕕ( ᐛ )ᕗ
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无标题 无名氏 2024-07-05(五)01:09:21 ID:YWyzQRs (PO主) [举报] No.62981183 管理
删掉发长的两个tag后提升了三个百分点，模型拟合需要的轮数从150变成120，接下来计划删掉nun和horn，猫耳犬耳的合并还在思考中
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无标题 无名氏 2024-07-05(五)01:12:38 ID:YWyzQRs (PO主) [举报] No.62981202 管理
另外我发现目前我做的所有训练中val/obj_loss都会不断增大甚至超过最开始，模型map越高obj_loss越高，肥哥们知道有啥解决方法吗(;´Д`)
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无标题 无名氏 2024-07-05(五)01:16:18 ID:YWyzQRs (PO主) [举报] No.62981222 管理
查阅csdn可知obj_loss异常原因有三：①模型计算量过大，出现过拟合的现象②obj-loss的正负样本划分出现了极不平衡的问题③学习率以及optimizer的选择出现问题
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无标题 无名氏 2024-07-05(五)01:27:42 ID:YWyzQRs (PO主) [举报] No.62981284 管理
有人说这是陷入了局部最优，把学习率调低一点就好，也有人说这是过拟合了，有人说这是batchsize太大导致局部最优，有人说这是训练验证数据分布不一致导致
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无标题 无名氏 2024-07-05(五)01:34:29 ID:YWyzQRs (PO主) [举报] No.62981335 管理
>>No.62981202
这张图中没有发长tag的模型batchsize为24，有发长的为64但前者loss更大而理论上去掉发长有利于减少loss，看来不是size的原因，分析学习率变换的图感觉很有可能，毕竟我的学习率都是急剧增大后平缓下降，拐点和loss拐点也对的上，都在20-60轮，至于训练验证数据分布不一致这个还是数据集问题，这方面已经有头绪了
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无标题 无名氏 2024-07-05(五)01:35:23 ID:YWyzQRs (PO主) [举报] No.62981345 管理
总之明天研究研究学习率的问题(=ﾟωﾟ)=
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无标题 无名氏 2024-07-05(五)06:53:13 ID:WWHF1k3 [举报] No.62982049 管理
我
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无标题 无名氏 2024-07-05(五)07:03:26 ID:WWHF1k3 [举报] No.62982060 管理
可能是类别不同、框重合度高，试试分多个模型来检测，比如长短发，就只检测长短发两个类别，单独出一个模型，人物类别单独出一个模型，比如巫女、美少女、尼姑，发色单独出一个模型，长发跟人物类型的框重合度过高，眼睛和角可以跟其他模型共存
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无标题 无名氏 2024-07-05(五)10:03:38 ID:WWHF1k3 [举报] No.62982903 管理
我上面的框一样、类别不同的导致模型map不高、val oneness的说法站不住脚，po还是按照自己的思路调整吧
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无标题 无名氏 2024-07-05(五)12:39:21 ID:YWyzQRs (PO主) [举报] No.62984234 管理
>>No.62982060
这么说的话似乎可以分成很多个模型分别检测一个大类：体型，发长，发色等等，但是感觉这就和项目最开始的目标不符合了
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无标题 无名氏 2024-07-05(五)14:20:03 ID:YWyzQRs (PO主) [举报] No.62984980 管理
(;´Д`)查了好多资料还是不会调整最终学习率，都说直接改data/hyps的文件就好，但我把五个文件全改了学习率也没有变

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