image - 即使在标准示例中，暗流边界框也很糟糕

Question

Darkflow 上的神经网络没有正确训练。

起初我以为我没有足够的图像，或者可能是一个糟糕的起始网络。所以我尝试了一个标准示例，例如 https://github.com/deep-diver/Soccer-Ball-Detection-YOLOv2/blob/master/YOLOv2-Train.ipynb 但即便如此我也遇到了完全相同的问题（请参阅错误图片）。

我可以用预先训练好的网络进行测试。只有当我尝试在网络上训练时，我才会胡说八道。然而，在 100 个时代结束时，我有：

步骤 1100 - 损失 1.004814863204956 - 移动平均损失 1.1848642304486146 完成 100 个 epoch(es)

我正在训练：

flow --model cfg/yolo_custom.cfg    \
     --load bin/yolo.weights         \
     --train                          \
     --annotation labelImg/annotations \
     --dataset labelImg/images          \
     --epoch 100                         \
     --gpu 1.0

和测试：

flow --model cfg/yolo_custom.cfg \
     --load bin/yolo.weights      \
     --demo test_video.mp4         \
     --saveVideo

（可以在那个网站上找到）

他展示了他在该网站上获得的图像。我反而得到：

https://imgur.com/a/wcdeDuY

Answer 1

弄清楚了。有两件事：
1.我需要告诉它使用“ --load 21000”（或任何最近的数字）加载该配置的特定检查点
2.我需要先在 3-5 个图像上过拟合，然后让它训练其余的图像。