問題タブ [yolo]

私は TensorFlow や nn の使用に慣れていないので、最初はあなたの言うことを理解できなくても許してください。

私は現在、インターネットで入手した yolo v1 コードのすべての畳み込みレイヤーの後に、1 つのバッチ正規化レイヤーを追加しようとしています。

以下のコードは、私が使用したバッチ正規化関数です。

以下のコードは、私が使用しているyolov1コードの構造です

そして最後に、conv1レイヤーの直後にbatchnormレイヤーを配置した後に発生するエラー

は

数日間の闘争の後、チェックポイント ファイルの重みの復元に関連していることがわかりました。そして、私の batchnorm 変数がチェックポイント ファイルにないためです。しかし、コードを機能させる方法がわかりません。

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

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。