目标检测训练流程¶
SPP-net
进行目标检测的相关训练参考R-CNN
,相关的修改如下
微调¶
仅微调全连接层
- 单尺度:
[s=688]
- 最后一个全连接层的权重初始化为高斯分布(
0.01
) - 学习率:先调整为
1e-4
,再调整为1e-5
- 正样本:
[0.5, 1]
- 负样本:
[0.1, 0.5]
- 正负样本比:
1:3
SVM训练¶
- 正样本:标注边界框
- 负样本:
IoU
大于等于0.3
,同时去除重叠比例超过70%
的其他负样本
边界框回归¶
- 候选建议:
IoU>0.6
检测¶
Non-Maximum Suppression
:阈值为0.3