Маска R-CNN - популярна модель глибокого навчання, яка використовується для сегментації екземплярів. Під час проведення тренінгу та розгортання вона може бути присутнім проблеми. Ця стаття надає практичні поради щодо вирішення проблем, поширених питань та підвищення точності моделей R-CNN.

Загальні питання в Масці R-CNN

Деякі типові проблеми включають погану якість сегментації, повільне тренування і перенаряддя. Виявлення першопричини є важливим для ефективного усунення несправностей.

Поради щодо вдосконалення маски R-CNN Performance

Регулювання гіперпараметрів може істотно вплинути на точність моделі. Розглянемо ціни на навчання, розміри пакетів, а також розміри якірних коробок, щоб краще відповідати вашому набору даних.

Підготовка та серпень

Якісні, добре застарілі дані є вирішальним. Використовуйте методи обробки даних, такі як фліппінінг, масштабування та кольорове Джіттерінг для підвищення міцності моделі та запобігання перенаряддя.

Загальні усунення несправностей кроків

  • Пошук анотації: Забезпечити межі коробок і маски є точні і послідовні.
  • Порушення курсу: Ознайомитися з ознаками перенарядки або підрядки.
  • Validate dataset: Підтвердіть, що зображення та етикетки правильні паровані.
  • Налаштувати курс навчання: Зменшити його, якщо модель не зникає конверж.
  • Використовувати замічені ваги: Початок з вагами, що навчаються на великих даних, таких як COCO для кращих результатів.