HRSC2016舰船检测训练实验过程记录

博主目前正尝试使用HRSC2016图片1000张多左右，每张舰船约1-3只，分辨率为 1182*827
用以finetune textboxes++,实现任意方向的目标的检测

训练过程参考：

利用caffe-ssd训练物体检测模型

中间层可视化

一、数据集xml的生成过程以及检测顺时针四角点的生成过程

见博主其它相关记录

二、stage1

迭代 20000次
gpu内存受限

batch_size = 16

三、 stage2后

1、待给出具体测试pr 等指标

2、迭代 80000次

config = {'run_soon': True,'resume_training': True,'remove_old_models': False,'denser_prior_boxes': True,'use_polygon': True,'train_data':"./data/lmdb/lmdb/text_train_lmdb/",'test_data':"./data/lmdb/lmdb/text_test_lmdb/",'resize_width': 768,'resize_height': 768,'lr_mult': 1,'base_lr': 0.00001,'pretrain_model': "models/model_pre_train_syn.caffemodel",'label_map_file': "data/text/labelmap_voc.prototxt",'flip': True,'clip': False,
}
neg_pos_ratio   =6

# 修改
batch_size = 4

检测效果：基本可行，检测结果与网络输入分辨率和图片尺度有关。，这一块需要后期需要做固化要求。

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