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Published 20 hours ago • verified publisher icon argusswift

数据集问题？

Open kunyaoli opened this issue 4 years ago • 10 comments

您好！～根据您的readme，数据整理好之后，运行voc.py，然后生成train_annotation.txt文件，但是里面没有归一化。想问一下，yolov4的txt文件是不需要作归一化？还是说需要自己单独作归一化操作？

kunyaoli avatar Oct 06 '20 00:10 kunyaoli

您好！～根据您的readme，数据整理好之后，运行voc.py，然后生成train_annotation.txt文件，但是里面没有归一化。想问一下，yolov4的txt文件是不需要作归一化？还是说需要自己单独作归一化操作？

需要自己单独根据数据集的特征分布进行归一化操作。

argusswift avatar Oct 07 '20 08:10 argusswift

您好！～根据您的readme，数据整理好之后，运行voc.py，然后生成train_annotation.txt文件，但是里面没有归一化。想问一下，yolov4的txt文件是不需要作归一化？还是说需要自己单独作归一化操作？

需要自己单独根据数据集的特征分布进行归一化操作。

您好，也就是说，需要在voc.py文件里面，加上归一化操作吗？训练的VOC数据集。train_annotation.txt格式最终要变成归一化之后的形式？

kunyaoli avatar Oct 07 '20 11:10 kunyaoli

您好！～根据您的readme，数据整理好之后，运行voc.py，然后生成train_annotation.txt文件，但是里面没有归一化。想问一下，yolov4的txt文件是不需要作归一化？还是说需要自己单独作归一化操作？

需要自己单独根据数据集的特征分布进行归一化操作。

小白不懂就问，您好，数据集按照VOC的格式之后，运行完utils/voc.py之后生成train_annnotation.txt.里面的内容是imgpath + 92,72,305,473,1 。对于这些坐标是不是需要变成0-1之后才可以训练？

kunyaoli avatar Oct 08 '20 00:10 kunyaoli

您好！～根据您的readme，数据整理好之后，运行voc.py，然后生成train_annotation.txt文件，但是里面没有归一化。想问一下，yolov4的txt文件是不需要作归一化？还是说需要自己单独作归一化操作？

需要自己单独根据数据集的特征分布进行归一化操作。

小白不懂就问，您好，数据集按照VOC的格式之后，运行完utils/voc.py之后生成train_annnotation.txt.里面的内容是imgpath + 92,72,305,473,1 。对于这些坐标是不是需要变成0-1之后才可以训练？

不是必须的。看你损失函数怎么定义的

argusswift avatar Oct 08 '20 01:10 argusswift

您好！～根据您的readme，数据整理好之后，运行voc.py，然后生成train_annotation.txt文件，但是里面没有归一化。想问一下，yolov4的txt文件是不需要作归一化？还是说需要自己单独作归一化操作？

需要自己单独根据数据集的特征分布进行归一化操作。

小白不懂就问，您好，数据集按照VOC的格式之后，运行完utils/voc.py之后生成train_annnotation.txt.里面的内容是imgpath + 92,72,305,473,1 。对于这些坐标是不是需要变成0-1之后才可以训练？

不是必须的。看你损失函数怎么定义的

好的，谢谢您。您这个代码的损失函数计算的就是真实值？ 按照您的说明生成train_annnotation.txt进行训练就可以了？

kunyaoli avatar Oct 08 '20 01:10 kunyaoli

您好！～根据您的readme，数据整理好之后，运行voc.py，然后生成train_annotation.txt文件，但是里面没有归一化。想问一下，yolov4的txt文件是不需要作归一化？还是说需要自己单独作归一化操作？

需要自己单独根据数据集的特征分布进行归一化操作。

小白不懂就问，您好，数据集按照VOC的格式之后，运行完utils/voc.py之后生成train_annnotation.txt.里面的内容是imgpath + 92,72,305,473,1 。对于这些坐标是不是需要变成0-1之后才可以训练？

不是必须的。看你损失函数怎么定义的

好的，谢谢您。您这个代码的损失函数计算的就是真实值？ 按照您的说明生成train_annnotation.txt进行训练就可以了？

按照readme生成train_annnotation.txt进行训练即可

argusswift avatar Oct 08 '20 03:10 argusswift

您好！～根据您的readme，数据整理好之后，运行voc.py，然后生成train_annotation.txt文件，但是里面没有归一化。想问一下，yolov4的txt文件是不需要作归一化？还是说需要自己单独作归一化操作？

需要自己单独根据数据集的特征分布进行归一化操作。

小白不懂就问，您好，数据集按照VOC的格式之后，运行完utils/voc.py之后生成train_annnotation.txt.里面的内容是imgpath + 92,72,305,473,1 。对于这些坐标是不是需要变成0-1之后才可以训练？

不是必须的。看你损失函数怎么定义的

好的，谢谢您。您这个代码的损失函数计算的就是真实值？ 按照您的说明生成train_annnotation.txt进行训练就可以了？

按照readme生成train_annnotation.txt进行训练即可

好的 谢谢

kunyaoli avatar Oct 08 '20 10:10 kunyaoli

@argusswift 请问坐标值没有归一化就进行训练，刚开始输出的损失是很大的吗？请问如下图的输出是否是正确输出呢？ image

luocmin avatar Oct 22 '20 03:10 luocmin

@argusswift 请问坐标值没有归一化就进行训练，刚开始输出的损失是很大的吗？请问如下图的输出是否是正确输出呢？ image

刚开始损失值偏大，后面会好很多。

argusswift avatar Nov 02 '20 09:11 argusswift

我跑voc.py时会出现ValueError: 'ripe' is not in list

442616159 avatar Apr 07 '21 10:04 442616159