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大神好,感谢您的开源程序。近期我用你开源的代码训练了自己的模型,这个模型是一个具有5个分类的检测模型,通过maix go板上的摄像头进行实时的检测。但是,训练过程中的loss降到一定程度就不能降低了。最终结果的识别精度不好,主要的问题是对目标的分类总是搞错。
现在请教大神,我如何改进模型或者数据集才能提高识别精度?
在你的程序说明文档中有下面的提示:
OBJWEIGHT,NOOBJWEIGHT,WHWEIGHT used to balance precision and recall
我的理解是这两个参数可能会对识别精度有影响,但我清楚如何调整这两个参数。还有哪些设置参数会对精度有影响?
盼大神回复。
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大神好,感谢您的开源程序。近期我用你开源的代码训练了自己的模型,这个模型是一个具有5个分类的检测模型,通过maix go板上的摄像头进行实时的检测。但是,训练过程中的loss降到一定程度就不能降低了。最终结果的识别精度不好,主要的问题是对目标的分类总是搞错。
现在请教大神,我如何改进模型或者数据集才能提高识别精度?
在你的程序说明文档中有下面的提示:
OBJWEIGHT,NOOBJWEIGHT,WHWEIGHT used to balance precision and recall
我的理解是这两个参数可能会对识别精度有影响,但我清楚如何调整这两个参数。还有哪些设置参数会对精度有影响?
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