[問題] CNN對於微小特徵的學習能力

看板DataScience作者 (Hsien)時間3年前 (2020/09/29 14:48), 3年前編輯推噓3(304)
留言7則, 5人參與, 3年前最新討論串1/1
作業系統:linux 問題類別:CNN 使用工具:tensorflow,keras 問題內容: 最近在進行一個使用CNN做影像辨識的Project,但目前在Recall上出現瓶頸 以目前我將Heatmap抓出來看,發現是有些特徵過小導致網路很常漏抓到他 特徵大小約可能是 640x360 pixels中10x10左右 以我現在的訓練方法是有進行sliding window做前處理與資料增強再進行訓練 想請教各位先進對於這類問題有甚麼關鍵字與想法可以討論呢? 謝謝!! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.66.243.96 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1601362135.A.D4C.html

09/29 17:23, 3年前 , 1F
常用的方法就是pyramid訓練吧 不會消失的前提也能用f
09/29 17:23, 1F

09/29 17:23, 3年前 , 2F
ocal系列的loss 再來就是把前面skip接到後面之類的
09/29 17:23, 2F

09/29 17:24, 3年前 , 3F
不過還要看你是什麼架構 說不定改改架構就行
09/29 17:24, 3F
這是一個方法可以試試看

09/29 18:40, 3年前 , 4F
圖像attention有試過嗎?
09/29 18:40, 4F
有,這我有試 但效果感覺不是很明顯,有推薦的論文參考嗎~ ※ 編輯: qwe85158 (61.66.243.96 臺灣), 09/29/2020 19:16:15

09/30 10:02, 3年前 , 5F
tiny object detection, multi-scale (fusion), FPN
09/30 10:02, 5F
感恩 我嘗試看看 ※ 編輯: qwe85158 (61.66.243.96 臺灣), 09/30/2020 10:21:53

10/12 23:31, 3年前 , 6F
看看一些 fine-grained的paper吧....
10/12 23:31, 6F

10/13 18:20, 3年前 , 7F
將filter size調小?
10/13 18:20, 7F
感恩建議~會研究看看 ※ 編輯: qwe85158 (61.66.243.96 臺灣), 10/15/2020 16:53:35
文章代碼(AID): #1VSjZNrC (DataScience)