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对于一个课程项目，我正在训练一个单通道网络来检测图像中的多个仪器符号。下面显示了这些类的一个非常小的子集。

Image_Class_1 Image_Class_2 Image_Class_3 Image_Class_4

我正在使用 YOLO v2 来训练和检测图像中的多个类。由于此类符号的数据集不存在，因此我通过以下两种方式对上面显示的四个符号执行了数据扩充。

  • 以 0.5 度的步长旋转每种符号类型，为每个类别提供 720 个图像。
  • 此外，获得的 720 幅图像通过高斯模糊（5x5 滤波器）。
    这将数据集扩充为每类 1440 张图像。

YOLO v2 的配置文件仅在以下几行进行了更改：

  • 第 3 行：批次 = 64
  • 第 4 行：细分 = 64（细分大小为 8 会使 CUDA 内存不足）。
  • 第 244 行：类 = 4
  • 第 237 行：过滤器 =（类 + 5）*5 = 45。

用于训练的图像大小为 500x500，整个数据集分为 80% 和 20% 的比例用于训练和测试。

网络训练运行到 3100 次迭代，平均损失为 0.048。

然而，训练结果让我有点困惑，因为在多类检测的情况下结果相当出乎意料。在测试图像的单类分类中，网络表现符合预期（虽然对两个类来说不是很好，也许可以改进）如下所示：
检测类_2_图像（概率 = 78%） 检测类_1_图像（概率 = 98%） 检测class_3_image（概率= 98%）

但是，当我尝试对测试图像执行多类检测时，检测和分类完全失败，如下图所示：
Multi-class Detection biased for class_3

如果我改变测试图像中符号之间的空间距离，那么边界框和类预测会变得更加随机。因此，我对这个问题有几个问题：

  1. 由于 YOLO 也隐式执行数据增强，我的数据增强过程是否会干扰训练？
  2. 我是否需要将图像大小调整为精确的 416X416 作为 YOLO v2 所需的输入？
  3. 我知道 YOLO v2 是一个非常重的 CNN 架构，它可能不适用于此类图像，但单类分类结果很有希望不容忽视。那么有人能弄清楚为什么它在多类检测方面完全失败了吗？
  4. 我应该按原样使用 YOLO v2 还是对其进行修改以检测图像中的这些符号？我想如果我修改我可能会失去更多并进一步恶化检测。
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