https://github.com/lovish1234/YOLOv1から Yolo v1 コードを取得しました (このリンクを追加するとライセンスの問題がある場合は、私に連絡してください)
私の知る限り、コードには Yolo v1 の論文とは異なり、ドロップアウトは含まれていません。また、元の論文によると、レイヤー間の相互適応を防ぐために、最初に接続されたレイヤーの後に rate=0.5 のドロップアウト レイヤーを追加しました。
だから私はコードを次のように変更しました
def build_graph(self):
"""Build the computational graph for the network"""
# Print
if self.verbose:
print('Building Yolo Graph....')
# Reset default graph
tf.reset_default_graph()
# Input placeholder
self.x = tf.placeholder('float32', [None, 448, 448, 3])
self.label_batch = tf.placeholder('float32', [None, 73])
self.keep_prob = tf.placeholder('float32')
# conv1, pool1
self.conv1 = self.conv_layer(1, self.x, 64, 7, 2)
self.pool1 = self.maxpool_layer(2, self.conv1, 2, 2)
# size reduced to 64x112x112
# conv2, pool2
self.conv2 = self.conv_layer(3, self.pool1, 192, 3, 1)
self.pool2 = self.maxpool_layer(4, self.conv2, 2, 2)
# size reduced to 192x56x56
# conv3, conv4, conv5, conv6, pool3
self.conv3 = self.conv_layer(5, self.pool2, 128, 1, 1)
self.conv4 = self.conv_layer(6, self.conv3, 256, 3, 1)
self.conv5 = self.conv_layer(7, self.conv4, 256, 1, 1)
self.conv6 = self.conv_layer(8, self.conv5, 512, 3, 1)
self.pool3 = self.maxpool_layer(9, self.conv6, 2, 2)
# size reduced to 512x28x28
# conv7 - conv16, pool4
self.conv7 = self.conv_layer(10, self.pool3, 256, 1, 1)
self.conv8 = self.conv_layer(11, self.conv7, 512, 3, 1)
self.conv9 = self.conv_layer(12, self.conv8, 256, 1, 1)
self.conv10 = self.conv_layer(13, self.conv9, 512, 3, 1)
self.conv11 = self.conv_layer(14, self.conv10, 256, 1, 1)
self.conv12 = self.conv_layer(15, self.conv11, 512, 3, 1)
self.conv13 = self.conv_layer(16, self.conv12, 256, 1, 1)
self.conv14 = self.conv_layer(17, self.conv13, 512, 3, 1)
self.conv15 = self.conv_layer(18, self.conv14, 512, 1, 1)
self.conv16 = self.conv_layer(19, self.conv15, 1024, 3, 1)
self.pool4 = self.maxpool_layer(20, self.conv16, 2, 2)
# size reduced to 1024x14x14
# conv17 - conv24
self.conv17 = self.conv_layer(21, self.pool4, 512, 1, 1)
self.conv18 = self.conv_layer(22, self.conv17, 1024, 3, 1)
self.conv19 = self.conv_layer(23, self.conv18, 512, 1, 1)
self.conv20 = self.conv_layer(24, self.conv19, 1024, 3, 1)
self.conv21 = self.conv_layer(25, self.conv20, 1024, 3, 1)
self.conv22 = self.conv_layer(26, self.conv21, 1024, 3, 2)
self.conv23 = self.conv_layer(27, self.conv22, 1024, 3, 1)
self.conv24 = self.conv_layer(28, self.conv23, 1024, 3, 1)
# size reduced to 1024x7x7
# fc1, fc2, fc3
self.fc1 = self.fc_layer(29, self.conv24, 512,
flatten=True, linear=False)
self.dropout = tf.nn.dropout(self.fc1, self.keep_prob)
self.fc2 = self.fc_layer(
30, self.dropout, 4096, flatten=False, linear=False)
self.fc3 = self.fc_layer(
31, self.fc2, 1470, flatten=False, linear=True)
前向きな結果を期待していました。しかし、ドロップアウトを追加した後のトレーニングは、その機能を低下させます。ボックスが表示されていないものもあれば、表示されているものはボックスが正しくなく、信頼性が低くなります。
これらの結果が得られる理由がわかりません。(私の推測では、トレーニング済みのモデルにドロップアウトが含まれているか、事前トレーニング済みのモデルにドロップアウト レイヤーを追加すると、その機能が低下します。)
これは私がやらなければならない重要なプロジェクトです。しかし、私は Tensorflow の初心者です。これが簡単な質問だった場合は、ご容赦ください。また、答えを知っている人がいたら教えてください。ありがとうございました。