【某易Y盾】点选验证码第一波识别

博主分享了使用YOLOv3和YOLOv4进行目标检测的训练过程。第一阶段训练样本106张,发现预测框过大。第二阶段增加至171张样本,采用聚类自动计算先验框,并保持预测框原始大小,训练结果得到改善,损失值呈现收敛趋势。通过可视化loss图表,展示了训练效果。

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第一弹,简单的训练,雏形

update time —— 2020-09-29 14:46

目前通过 yolov3 来训练,总共手工标注样本:106张

训练模型结果:

Total_LossValidation_Loss
9.83866.0645

目前不满是:这个预测框有点大,还需要继续优化一下。优化的结果在下面第二弹有说明原因,在批注部分。
在这里插入图片描述


第二弹,本次增加样本数,最后为171张手工标记的样本;同是增加了可视化的loss过程/结果

注:然后使用别的大佬的聚类,自动求算先验框的数据,并且预测框的结果,不做修改,预测的位置是什么就是什么,前面第一弹的时候,是有修改的(预测结果的四条边都往外移动了,即预测框变大了,这就是前面第一弹结果看起来,不是很精准的原因。)

update time —— 2020-10-07 20:31

  1. 下面这幅图是:总览图,每个迭代的loss值;训练的loss值;以及最后的验证的loss值

注:左边的smoothing平滑程度没设置,所以你看起来,loss值的变化不是很好看,但是请你继续往下看,下面可以看出来是收敛的。
在这里插入图片描述

2.下面三幅图,设置了一定的平滑程度整个训练的结果算是收敛的
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

看看两张预测结果:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

小结
  • 第一弹训练使用的是yolov3结构,输入是:N张的三通道、416*416的图片;迭代一百次
  • 第二弹训练使用的是yolov4结构,输入同是:N张的三通道、416*416的图片;迭代一百次
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