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