VDIGPKU/M2Det

nms未作用

tanghaoran666 opened this issue · 6 comments

tanghaoran666 commented

我用m2det训练自己的数据集，修改demo.py进行推演的时候，发现显示的框将所有候选bbox都标注来了，怀疑这是nms未作用的原因，但运行demo.py并无问题。

tanghaoran666 commented

这是推演出的图
001137_m2det

lc17721825 commented

我之前训练SSD遇到过类似的问题，也以为是NMS未作用，但其实只是模型训练的效果不好，因为重叠框都属于不同的类别，你可以根据这个判断是不是NMS的问题。

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tanghaoran666 commented

我之前训练SSD遇到过类似的问题，也以为是NMS未作用，但其实只是模型训练的效果不好，因为重叠框都属于不同的类别，你可以根据这个判断是不是NMS的问题。

感谢你的回复，的确应该是模型训练的问题，用的是vgg16_reducedfc.pth。M2Det有两个可以调整输出框的参数keep_per_class，score_threshold，调整过后能看出的确是输出不同种类的错误框

Sunnyheye commented

我之前训练SSD遇到过类似的问题，也以为是NMS未作用，但其实只是模型训练的效果不好，因为重叠框都属于不同的类别，你可以根据这个判断是不是NMS的问题。

感谢你的回复，的确应该是模型训练的问题，用的是vgg16_reducedfc.pth。M2Det有两个可以调整输出框的参数keep_per_class，score_threshold，调整过后能看出的确是输出不同种类的错误框

您好，我在用train.py训练pascal_voc数据集时，也出现了您说的这个问题，我想知道您这个问题解决了吗？是如何解决的呢？感谢~

lc17721825 commented

我之前训练SSD遇到过类似的问题，也以为是NMS未作用，但其实只是模型训练的效果不好，因为重叠框都属于不同的类别，你可以根据这个判断是不是NMS的问题。

感谢你的回复，的确应该是模型训练的问题，用的是vgg16_reducedfc.pth。M2Det有两个可以调整输出框的参数keep_per_class，score_threshold，调整过后能看出的确是输出不同种类的错误框

您好，我在用train.py训练pascal_voc数据集时，也出现了您说的这个问题，我想知道您这个问题解决了吗？是如何解决的呢？感谢~

训练的效果不好，当然要从训练中解决。在训练的时候调整lr batch等超参数，把模型训练好，这个问题自然就解决了。
如果训练的效果不好，还是要看你目前具体的超参数是如何设置的，你可以记录下训练时的training loss和test accuracy，然后根据loss曲线 accuracy曲线来调整超参数

myLeoDK commented

I also met same problem，have you sloved it? help me ,please!