在YOLO上训练模型时出现-nan和nan

我想在YOLO上训练模型,但在第一步就出现了nan和-nan。我有300张不同尺寸的图像(几乎都是600*600),并且只有一个类要检测。在之前使用100张图像时,检测准确率达到了75%,但我希望能得到更好的结果。

train

tiny_yolo.cfg

[net]batch=64subdivisions=8width=416height=416channels=3momentum=0.9decay=0.0005angle=0saturation = 1.5exposure = 1.5hue=.1learning_rate=0.001max_batches = 120000policy=stepssteps=-1,100,80000,100000scales=.1,10,.1,.1[convolutional]batch_normalize=1filters=30size=3stride=1pad=1activation=leaky[maxpool]size=2stride=2[convolutional]batch_normalize=1filters=30size=3stride=1pad=1activation=leaky[maxpool]size=2stride=2[convolutional]batch_normalize=1filters=30size=3stride=1pad=1activation=leaky[maxpool]size=2stride=2[convolutional]batch_normalize=1filters=30size=3stride=1pad=1activation=leaky[maxpool]size=2stride=2[convolutional]batch_normalize=1filters=30size=3stride=1pad=1activation=leaky[maxpool]size=2stride=2[convolutional]batch_normalize=1filters=30size=3stride=1pad=1activation=leaky[maxpool]size=2stride=1[convolutional]batch_normalize=1filters=30size=3stride=1pad=1activation=leaky###########[convolutional]batch_normalize=1size=3stride=1pad=1filters=30activation=leaky[convolutional]size=1stride=1pad=1filters=30activation=linear[region]anchors = 0.738768,0.874946,  2.42204,2.65704,  4.30971,7.04493,  10.246,4.59428,  12.6868,11.8741bias_match=1classes=1coords=4num=5softmax=1jitter=.2rescore=1small_object=1object_scale=5noobject_scale=1class_scale=1coord_scale=1absolute=1thresh = .6random=1

我按照80-20的比例分割了训练和测试数据,我使用的是这个darknet

请帮帮我!


回答:

我忘了配置darknet的Makefile。我使用的是Google Colab,首先必须定义使用GPU和CUDNN。

Makefile(darknet)

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注