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By 軟體開發學習資訊分享

2021-07-25 11:50:43 有 5 人按讚

NT530 特價中

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2021-06-11 10:55:20 有 4 人按讚

NT430 特價中

使用 Python & Keras 做28個專案-臉部識別，情緒，年齡，性別，物件偵測，臉部老化及更多

從這 14 小時的課程，你會學到

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作者fangggggg87 (fangggggg)

看板DataScience

標題[問題] YOLO訓練自己圖檔問題

時間Thu Apr 2 23:17:03 2020

作業系統:win10

問題類別:YOLOv2

使用工具:python

問題內容:

不好意思，小妹最近在學習用YOLOv2來分類自己的圖檔，有幾點問題十分困惑，故想請問
各位大哥大姐，還懇請各位幫忙解惑了..

1.訓練的時間要如何加速？

目前我是用dgx跑YOLOv2
資料圖檔約4千多，分了6個label。
epoch 先設1000想先跑看看，但過了一天epoch才40幾...因此，想詢問這是正常的嗎？

（真的是我的天啊！我以為會一天內或幾小時內就跑好了 ......）還是說可能是一些pa
rameter要修改？

因為我其實只是想先快速看到第一次的結果準確率為何而已......
遇到此狀況，就不確定是否以後每次一改參數，就要等好幾天...
還是各位大大有什麼建議，能加速訓練的時間呢？

2.指標部分

我瀏覽了些應用的paper
發現主要都用mAP來去評估模型好壞
但卻看不到一些實作評估用confusion box 或單precision與recall等來評估
想請問為何yolo或RCnn等的模型評估都不太使用confusion box、precision、Top-5等
是因為label可能會很多所以不使用嗎？
還是其實也是可以使用？（只是很少人用之類的）

3.loss

最後一個問題，想請問大大們是否有些經驗法則
好比loss降到多少其實就差不多收斂了
或是可以透過什麼方式來看模型訓練差不多
（還是只能看準確率、mAP呢？）

不好意思...一次問題有點多....
而且問題有點雞毛蒜皮超羞恥，不過這些問題困擾我頗久（止不住地一直思考啊啊啊啊啊
）
因此還懇請各位大大幫忙解答了
也謝謝各位願意看到這邊
小妹在此感恩不盡><

--

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.137.143.225 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1585840625.A.3F9.html

→ st1009: 我先說，我沒跑過YOLO，所以我說的可能有錯，不過我猜某些 04/03 00:07

→ st1009: 東西ML應該是共同的吧，加速就看調大batch或者用更好的GPU 04/03 00:07

→ st1009: ，如果只是測試可以考慮用小一點的Data，收斂也比較快。 04/03 00:07

推 st1009: 2.我想是因為單個比較偏頗吧，但是如果目標符合還是能用 04/03 00:09

推 st1009: 3.我是看lose沒有明顯變化就是收斂了 04/03 00:12

st大你好>< 好的!我會再試試看調整batch大小!loss部分..我一直在2.1至3.5徘迴，降不下去
我想我應該是要重整數據才會降下去了哈哈哈QQ謝謝你

→ truehero: dgx一天才40epoch,該不會沒縮圖吧...？ 04/03 00:22

t大你好><..請問縮圖的意思是input進去的圖要先重新resize再餵嗎?(我想說餵進去model後，就會先resize就沒先整理圖檔了QQ..)

推 y956403: 1圖片太大張or沒使用GPU 3如果data夠多可以切val set驗 04/03 02:30

→ y956403: 證 overfit的時候停掉 04/03 02:30

m大你好>< 我圖片大多長寬600或700，我想應該同t大意思一樣，餵進去太大所以才跑很久，這個我會再修改謝謝你QQ

推 littleyuan: mAP是拿來當objective metrics，模型出來後你畫出 04/03 03:13

→ littleyuan: confidence level和precision recall之間的關係利 04/03 03:13

→ littleyuan: 用你最想要的precision recall value來決定你的confid 04/03 03:13

→ littleyuan: ence值 04/03 03:13

推 littleyuan: 一個好的model precision recall都不能太低。mAP 值 04/03 03:16

→ littleyuan: 高的話代表你如果confidence level threshold 高prec 04/03 03:16

→ littleyuan: ision 高 recall不會太低。 mAP值不高的話妳precisio 04/03 03:16

→ littleyuan: n 高時 recall就低所以有tradeoff。最慘情況是recal 04/03 03:16

→ littleyuan: l precision都很低那這模型完全不能用。 04/03 03:16

→ littleyuan: 所以當你mAP非常高的時候你的recall precision都是 04/03 03:17

→ littleyuan: 高的是最好的情況 04/03 03:17

推 littleyuan: 就類似ROC curve的概念 04/03 03:19

推 littleyuan: 可以弄early stopping 04/03 03:21

推 littleyuan: 我是用aws cloud computing比較不用煩惱效率問題話 04/03 03:23

→ littleyuan: 說我也是小妹哈哈這行女的比soctware developer多些 04/03 03:23

→ littleyuan: 歡迎加入DS 04/03 03:23

li大你好>< 超感動大家回我的!也謝謝妳回覆超詳細Q//Q
我其實還沒看到結果，是看很多實作文章，但沒怎麼用precision與recall，
所以我才再思考結果是否不會出現precision等指標，然後只會出現mAP,而我要自己反推precision這樣。

我想我還是先再重新數據，用小的epoch來看一次結果為何，
再來判定我到底要用什麼指標好了!不過您的回覆，讓我受益良多，增加很多概念!謝謝妳:)
※ 編輯: fangggggg87 (140.124.76.114 臺灣), 04/03/2020 11:37:19
※ 編輯: fangggggg87 (140.124.76.114 臺灣), 04/03/2020 11:39:59
※ 編輯: fangggggg87 (140.124.76.114 臺灣), 04/03/2020 11:42:03
※ 編輯: fangggggg87 (140.124.76.114 臺灣), 04/03/2020 11:45:10

推 Sfly: 700不算太大張，你大概是沒使用到gpu 04/03 20:24

→ Sfly: 另外，看loss值不準，一定要用其他指標如recall來選模型 04/03 20:26

Sf大你好，我終於看懂了大家為啥說我gup沒使用了，原來語法上要自己加入
我以為電腦會自動使用哈哈哈哈哈QQ 目前使用了，速度快很多!
其他指標的部份...我想..應該也要自己加上語法讓它顯示出來的樣子
(原本也以為跑完就會出現精準度等等，所以就傻等了2天...哭..)
我會再研究看看怎加其他指標進去的~ 謝謝你:)
※ 編輯: fangggggg87 (140.124.76.106 臺灣), 04/04/2020 13:36:50
※ 編輯: fangggggg87 (140.124.76.106 臺灣), 04/04/2020 13:39:34

推 st1009: ctrl+y可以刪除多餘的綠色行,注意不要刪到推文就好 04/04 14:00

st大你好，拍謝..我弱弱的看不太懂綠色行的意思是什麼QQ...

推 luluthejason: loss不同data 不同loss設計的話彼此之間很難比較 04/05 15:56

推 shhs1000246: loss觀察趨勢呀每一種loss的計算方式不一樣要看定義 04/06 03:54

→ shhs1000246: 還有yolo前面好像有加resize了不需要自己縮 04/06 03:54

→ shhs1000246: 要看什麼時候停可以加validation看看mAP的狀況 04/06 03:56

→ shhs1000246: 最後加速問題可以考慮用多張gpu 雖然4000多張感覺不 04/06 03:57

→ shhs1000246: 是很多就是 04/06 03:57

ms大你好，好的!我有去查一下YOLO的loss function內容設計為何了，
一開始我也在納悶有resize那我還要縮嗎哈哈
結果是我沒叫出要用gup的指令才跑那麼慢(汗) 不過還是感恩你><

推 sxy67230: 會用mAP主要是因為object detection 有兩個變因threshol 04/06 11:29

→ sxy67230: d 會影響performance 結果，採用mean average 就是去計 04/06 11:29

→ sxy67230: 算線下面積的平均，好處就是比較有公定基準來評估模型。 04/06 11:29

→ sxy67230: 剩下我印象中蠻多網站都有評量方式，可以去看看怎麼實作 04/06 11:29

→ sxy67230: 會比較了解我說的 04/06 11:29

sxy大你好，好的!這個部分我會再去多找找看變因有哪些，對這個領域剛接觸..
弱弱的菜鳥，我加油QQ 謝謝你><
※ 編輯: fangggggg87 (140.124.76.106 臺灣), 04/07/2020 21:49:18

推 st1009: 綠色行就是編輯完之後出現的紀錄行，其實不刪也可以 04/07 21:57

→ st1009: 我是在說PTT的功能 04/07 21:58

→ fangggggg87: 好的謝謝你xd 04/08 13:13

推 sssh: 我自己train 七個類別，training data 三萬多張，大概train 04/13 21:46

→ sssh: 個兩天 Loss 就可以收斂了，然後一般設計 YOLO ，大概都會 04/13 21:46

→ sssh: 先偵測你是否有GPU,沒有的話才會用CPU train吧？ 04/13 21:46

→ sssh: Loss的部分，我用 darknet YOLOv2 tiny大概可以壓到0.0015 04/13 21:48

→ sssh: 左右 04/13 21:48

→ fangggggg87: sssh大你好！目前我應該是自用顯卡來跑，因為dgx所 04/20 14:04

→ fangggggg87: 用的環境跟自己弄的不相容QQ 希望之後我增量上去也可 04/20 14:04

→ fangggggg87: 以跑很快，謝謝你提供經驗讓我打了個強心針xd 04/20 14:04

推 wargods8402: YOLOV2沒跑過，V3可以參照AlexeyAB修改後的，支援輸 04/28 00:30

→ wargods8402: 出成折現圖，每個類別的mAP...等。需要修改Makefile 04/28 00:30

→ wargods8402: 做訓練過程加速。有時候看到數值降到理想值了，不代 04/28 00:30

→ wargods8402: 表結果會是最好的，訓練過程中會產出暫存檔，可以取 04/28 00:30

→ wargods8402: 出來做測試看看。 04/28 00:30

→ fangggggg87: wargods你好我目前有成功跑出來了>< 只是loss值還 05/10 17:54

→ fangggggg87: 很高，mAP不大理想QQ 我想我目前就是多改參數都跑看 05/10 17:54

→ fangggggg87: 看吧...... 謝謝你的回覆，希望可以快快看到理想數 05/10 17:54

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因為論文實驗需要用到YOLO做偵測，這篇主要是給自己看的一些Tips，有 ... 訓練資料的影像，你要偵測的物件要和測試影像所要偵測的物件，比例要一樣。

#35. YOLO目標檢測，訓練自己的數據集（識別海參）

這裡面用到的文件夾是Annotation、ImageSets和JPEGImages。其中文件夾Annotation中主要存放xml文件，每一個xml對應一張影像，並且每個xml中存放的是 ...

#36. 「AI實戰」動手訓練自己的目標檢測模型（YOLO篇） - 每日頭條

如何訓練tiny-yolo與訓練完整yolo模型的步驟基本一致。https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/build/darknet/x64/partial.cmd否則訓練自己模型 ...

#37. Win10中用yolov3训练自己的数据集全过程 - 51CTO博客

最近在搞交通标志识别，需要自己训练自己的模型。我的环境：win10+gpu+python3.6+Tensorflow/Keras+YOLO-V3. 说明：YOLO-V3有c和python两种实现 ...

#38. 使用darkflow訓練自己的YOLO (02) - 張郎生活的筆記

pip install -e . 擷取.PNG. 然後找到資料夾cfg裡面的yolo.cfg, 複製一份叫 ...

#39. 9789865026196【3dWoo大學繁體碁峰】Python機器學習超進化

在這個領域的研究中有許多功能強大的工具，如OpenCV、Yolo與dlib，但許多使用者卻不知如何收集資料、建立標籤，更不知道如何訓練模型，進而達成智慧影像辨識的結果！本書將 ...

#40. 訓練自己的偵測物件- | 蘋果健康咬一口

YOLO 的... YOLO的訓練模型框架1.安裝Darkflow 2.先使用prebuild YOLO模型3.訓練新的YOLO模型. 準備訓練資料(圖片與xml檔): 利用LabelImg 工具框選 .

#41. [問題] YOLO訓練自己圖檔問題- 看板DataScience - PTT數位 ...

目前我是用dgx跑YOLOv2 資料圖檔約4千多，分了6個label。 epoch 先設1000想先跑看看， ... 收斂了或是可以透過什麼方式來看模型訓練差不多（還是只能看準確率、mAP呢？

#42. YOLO訓練自己的數據集的一些心得- 碼上快樂

訓練心得. 1. 在yolo中訓練時，修改源碼文件detector后需要make clean 后重新make，修改cfg文件后不需要. 2. 很多博客中會要求修改src中的yolo.c ...

#43. Python機器學習超進化：AI影像辨識跨界應用實戰（附100分鐘 ...

本書將引領讀者運用自己的資料，透過本機與雲端的資源，以目前主流技術進行自有模型的訓練來完成實際可用 ... 6.3.2 在Python中使用自行訓練Yolo模型

#44. 使用YOLOv3 訓練及預測自己的圖檔

【AI_Column】如何以YOLOv3訓練自己的資料集─ 以小蕃茄為例, https://makerpro.cc/2019/12/train-your-dataset-with-yolov3/. 3.建立自己的YOLO辨識 ...

#45. Yolo训练自己的数据集完整记 - 简书

其中“./darknet detector train”为训练的固定命令，使用detector参数调用的是main函数里的run_detector函数。这也是后面为啥txt标注文件在与images同级的labels目录下的 ...

#46. win10下YOLO v3训练自己的数据集_kk123k的博客-程序员宝宝

首先准备好自己的图片，然后框图打标签，使用方法非常简单，打开你就会用了。链接：https://pan.baidu.com/s/12uFzIisR1WBuf7286hyA-Q

#47. 【darknet-yolo系列】在colab上训练yolo模型（详细操作流程 ...

简介：若是自己的电脑配置无法满足深度学习训练的要求，可以利用google的colab训练模型，可以在网页上 ... 链接：https://pan.baidu.com/s/1qZvSvoy54UEHfejkStFjgg

#48. YOLOv4 win10 設定+ 訓練自己的資料+ 測試 - IT145.com

YOLO v4原始碼. YOLOv4倉庫github地址： https://github.com/AlexeyAB/darknet. 為了防止下載壓縮包解壓後會丟失一些檔案， ...

#49. YOLOv5初体验以及训练自己的数据集方法简介

#50. Yolo即時物件偵測與Deep SORT多目標物追蹤- 課程總覽

即時物件追蹤. ‧物件追蹤: OpenCV Tracking API ‧多目標物追蹤: Deep SORT演算法. 建立自己的YOLO辨識模型. ‧ 準備測試資料‧ 篩選資料及分類‧ 開始訓練測試結果.

#51. yolo.cfg問題

專家您好!在使用yolo訓練自己資料集時會去調整yolo.cfg的設定但是我在各個.py檔中找不到是...

#52. [問題] YOLO訓練自己圖檔問題- 看板DataScience - 批踢踢實業坊

目前我是用dgx跑YOLOv2 資料圖檔約4千多，分了6個label。 epoch 先 ... box 或單precision與recall等來評估想請問為何yolo或RCnn等的模型評估都不太 ...

#53. 使用yolo-v5训练测试自己的数据转 - OSCHINA

1.3下载预训练模型和测试. 二、制作自己的训练数据集. 2.1使用LabelImg标注自己的数据. 2.2从VOC标注数据转换为YOLO标注格式. 三、使用yolov5训练自己 ...

#54. 利用自訂的資料對YOLO 進行目標檢測的訓練 - Soft & Share

在這個實踐課程中，你將使用YOLO v3 演算法來訓練你自己的物件檢測器( Object Detector )。至於開始，你將在COCO 資料集上實施已經訓練 ...

#55. 深度學習之計算機視覺神經網絡tiny-yolo-5clessses訓練自己的 ...

訓練全部流程記錄1、采用tiny-yolo-5clessses訓練自己的資料集全部流程記錄.

#56. PPYOLO实战：标注制作数据集-识别作业进行批改- 飞桨AI Studio

想要训练自己的模型却没有头绪？萌新教你标注数据集到训练PP-YOLO模型，尝试识别作业进行批改- 飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区.

#57. 在colab上使用yolo v3训练自己的数据集 - 博客园

在colab上使用yolo v3训练自己的数据集本次用到的数据集是天池:零基础入门CV - 街景字符编码识别的数据集其实 ... 将我们cv入门赛的资料解压到目录下

#58. YOLO v5 實現目標檢測(參考數據集&自製數據集) - 人人焦點

我們首先需要下載的就是預訓練模型的權重數據，這裏主要放出筆者下載的v5s和v5x模型權重：連結：https://pan.baidu.com/s/1_Abpe46JFevdBzOyBwGo-A 提取碼：fuoe，將 ...

#59. YOLOv4辨識自定義物件with LabelImg - 幽嵐飋翼- 痞客邦

(中間會加上自己過去學習時使用的工具，所以並非全部照著Readme走) ... 因為我在這次的訓練中沒有建立valid資料，所以沒有出現第二條線.

#60. 如何使用YOLOV4的darknet训练自己的数据集？_lp_oreo的博客

0 我的环境ubuntu 16.04GPU 2080Ti如何训练（使用darknet训练并检测自己的 ... _lp_oreo的博客-程序员资料 ... darknet detector map data/obj.data yolo-obj.cfg ...

#61. Yolo：基於深度學習的物件偵測(含YoloV3) | Mr. Opengate

Yolo 系列(You only look once, Yolo) 是關於物件偵測(object detection) 的類神經 ... 記得training 自己資料時要更改.cfg 檔(改法paper 中有提到)：.

#62. 國立高雄大學電機工程學系碩士論文

1. 資料前處理: 撰寫深度學習訓練模型的標註程式，並且透過影像處理實. 現資料擴增達到自我生成訓練樣本的目的。 2. 交通標誌辨識: 以YOLO V2 演算法為主架構開發標誌的 ...

#63. Yolov3训练自己的数据集pytorch版本,YOLOv3

训练. 修改train.py中main函数的parser参数，主要是yolo.cfg文件位置，rbc.data文件位置，还有epochs ...

#64. 深度學習實務應用-即時物件偵測與多目標物追蹤-公開課程

即時物件追蹤. ‧物件追蹤: OpenCV Tracking API ‧多目標物追蹤: Deep SORT演算法. 建立自己的YOLO辨識模型. ‧ 準備測試資料 ‧ 篩選資料及分類 ‧ 開始訓練測試結果.

#65. [問題] YOLO訓練自己圖檔問題

[問題] YOLO訓練自己圖檔問題 ... 訓練的時間要如何加速？目前我是用dgx跑YOLOv2 資料圖檔約4千多，分了6個label。 epoch 先設1000想先跑看看，但過 ...

#66. YOLOv4训练自己的数据集—-darknet版本(多版本 - 码农家园

如若报错这个错误，则将cfg/yolo-obj.cfg 里面26行mosaic=1改成mosaic=0或者注释掉。没报错就忽略。在这里插入图片描述 7.预测. 1 ./darknet ...

#67. YOLOv5在建築工地中安全帽佩戴檢測的應用（已開源+數據集）

該項目使用了YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l來訓練安全帽佩戴檢測數據集，代碼和權重均 ... YOLO v5訓練自己數據集教程 ... 1.1 創建自己的數據集配置文件.

#68. 訓練資料集自我擴增問題之分析-以YOLO 分類器為例 - 國立中山 ...

把對其他網路影片所做的預測資料放回訓練集，用以擴增訓練資料然後重新訓練，. 接著再蒐集並整理其新權重之預測數據，以供未來如有其他人想使用YOLO 演算法.

#69. 訓練自己的模型時跳出KeyError: 'val_loss' - Kneron

我在官網範例中keras-yolo3-master的train.py進行自己的模型訓練當Epoch ... -how-to-convert-and-compile-tiny-yolo-v3-from-github-project#latest.

#70. 如何在無人機上部署YOLOv4 物體檢測器 - ITW01

在自己的程式碼中嵌入YOLO，請參考例程： ... 所有模型都是在MS-COCO資料集上訓練，模型包括兩個檔案（ cfg 和 weights ）. R 表示在RTX 2070裝置上 ...

#71. 適用自定義資料集在教學環境下學生行為之及時偵測

YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection. GGWithRabitLIFE. (2018). [機器學習ML NOTE]YOLO!!!如何簡單使用YOLO訓練出自己的物件偵測!!!

#72. YOLOv5模型训练 - 迷途小书童

可以麻煩大老出一期訓練自定義資料集的嗎. 匿名2021-08-19 09:35 回复. 这个不就是了？按照mask的方式组织好自己的数据集就好，训练方法一样。

#73. Yolov3(Mxnet)训练自己的数据集 - 极客分享

Mxnet中的Gluoncv提供标准VOC和COCO数据集上的预训练模型、数据读取类和训练程序， ... https://gluon-cv.mxnet.io/model_zoo/detection.html#yolo-v3.

#74. YOLO v3训练自己的数据集(GPU) | 欢迎来到我的小世界

YOLO v3训练自己的数据集(GPU) ... YOLOV3主页：https://pjreddie.com/darknet/yolo/ ... 在darknet目录下,下载预训练权重文件，运行demo.

#75. Yolo v2 安裝

YOLO v1 主要分為兩個資料夾，使用大陸Ning 的YOLO 程式碼。 ... pva-faster-rcnn配置安裝及訓練自己的資料集; YOLO V3 一步步訓練自己的目標檢測; ...

#76. Yolo v2 安裝 - English tut

修改yolo模型的cfg檔：如果您想訓練Tiny YOLO，請複製並修改yolov3-tiny.cfg如下： ... 值。 pva-faster-rcnn配置安裝及訓練自己的資料集; YOLO V3 一步步訓練自己的 ...

#77. 如何新增一個類別到Yolo的模型 - YouTube

#78. YOLO目標檢測，訓練自己的數據集（識別海蔘） - 雪花新闻

这篇文章是训练YOLO v2过程中的经验总结，我使用YOLO v2训练一组自己的数据，训练后的model，在阈值为.25的情况下，Recall值是95.54%，Precision ...

#79. YOLO v5 训练自定义数据集- Bob blog

这里主要是翻译如何用yolo v5来训练自定义的数据集，加了些自己尝试的过程，参考了三篇文章，链接见文章末尾。下载yolov5的github代码：

#80. Yolo训练自己的数据集教程Newest(2016-12-23)

经过两天的折腾终于搞定了Yolo训练自己的数据集的过程，整个过程其实并不繁琐，只是网上一些过时的教程已经不适用了，依照那个反而让大家各种出出错， ...

#81. YOLOV4训练自己的数据集—从环境配置到完成检测任务 ...

3.修改配置文件. 在目录build\darknet\x64\cfg\下找到yolov4-custom.cfg文件，copy一份后重命名为yolo- ...

#82. Python機器學習超進化：AI影像辨識跨界應用實戰(電子書)

6.2 Colab 中訓練 Yolo 模型免費的 Colab 虛擬機器非常適合訓練自己的 Yolo 模型,只要整理前一章的口罩 Yolo 資料,上傳到 Colab 虛擬機器就可以進行訓練了!

#83. AIOT與OpenCV實戰應用(第二版)：Python、樹莓派、物聯網與機器視覺(電子書)

由於 YOLO 只支援有 CUDA 架構的 GPU,因此請先找一部有 Nvidia 顯示卡的電腦,安裝好 CUDA 與 ... 1 2 3 4 5 A 使用YOLO 訓練自己的物件附錄A 使用YOLO 訓練自己的物件.

#84. 手把手教你训练自己的YOLO V4数据集，过程超详细

手把手教你训练自己的YOLO V4数据集，过程超详细，附带作者测试数据集，灰信网，软件开发博客聚合，程序员专属的优秀博客文章阅读平台。

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