Обучение keras с тензорным потоком: избыточность в маркировке объекта или несколько меток на одном объекте

Я тренировал keras с tensorflow для обнаружения людей. После обучения, когда было проведено тестирование, многие изображения содержат избыточную маркировку человека. т.е.; для одного человека на изображении было показано несколько обозначений как человека. Какова реальная причина этого?

Мой тренировочный набор содержит около 2000 изображений одного класса person, batch=32, epoch=100, threshold=0.55 и testing images=250.


object-detection keras tensorflow tensorboard keras-2
person bitbrain 003    schedule 15.02.2018    source источник
comment
Слышали ли вы о non-maximal suppresion?   -  person Marcin Możejko    schedule 15.02.2018
comment
Какова истинная причина увольнения. Можно ли его уменьшить во время самой тренировки.   -  person bitbrain 003    schedule 19.02.2018

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Переобучение выборок может привести к избыточности, и если вы используете разные ракурсы изображения, например, если вы тренируетесь для обнаружения людей и предоставляете образцы человека с разных ракурсов, то в реальных случаях могут отображаться ошибки при обнаружении. Если проблема не в этом, то лучшим вариантом будет немаксимальное подавление.

person K K    schedule 07.06.2018