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train WIDER face AP low #57

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yxlijun opened this issue Dec 7, 2018 · 15 comments
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train WIDER face AP low #57

yxlijun opened this issue Dec 7, 2018 · 15 comments

Comments

@yxlijun
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yxlijun commented Dec 7, 2018

您好,我参照你文章写了训练过程,在WIDER数据集上测试,easy和medium都还不错,但是在hard AP较低,是什么原因啊?

@sfzhang15
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@yxlijun 用了多尺度测试的代码吗?

@yxlijun
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yxlijun commented Dec 10, 2018

用了多尺度,但是在hard上只有76点几,在easy和medium都和论文差不多,在其他数据集上也差不多

@sfzhang15
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@yxlijun
奇怪了,怎么hard这么低,我们这边单尺度测试都有83左右,你再检查检查,看看有没有哪搞错了,或者有没有哪里实现的不大对的。

@yxlijun
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yxlijun commented Dec 11, 2018

好的,谢谢啦

@Sun-Fan
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Sun-Fan commented Dec 26, 2018

@yxlijun 用了多尺度测试的代码吗?

用了多尺度,但是在hard上只有76点几,在easy和medium都和论文差不多,在其他数据集上也差不多

我们也是差不多,在训练的时候hard只有78,其他两个和论文差不多

@sfzhang15
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@Sun-Fan
你好,SFD已经有不少人复现了,多尺度测试hard上只有78应该是哪里没整对,你再检查检查,看看有没有哪搞错了。

@Sun-Fan
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Sun-Fan commented Dec 26, 2018

@Sun-Fan
你好,SFD已经有不少人复现了,多尺度测试hard上只有78应该是哪里没整对,你再检查检查,看看有没有哪搞错了。

你好,你论文中是基于ssd做的,所以我也是用ssd做的,更改了ssd的结构,特征图选用从3_3到7-2. anchor大小选择的和你也一样,但是用了eval_tools hard还是和你论文中的sfd(f)差了六七个点,所以想问下不考虑论文中剩下两步你是还改了ssd其他什么东西吗?比如说数据增强不和ssd一样或者其他的东西?麻烦你了

@sfzhang15
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sfzhang15 commented Dec 26, 2018 via email

@Sun-Fan
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Sun-Fan commented Dec 26, 2018

@Sun-Fan 数据增强时不改变物体比例,论文和代码里头有说

好的,那除了数据增强,特征图,矩形框大小,sfd的f这一步还做了其他改动吗?主要就是在hard上差点

@sfzhang15
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@Sun-Fan
除了匹配策略和max-out之外,应该没有其他修改了

@Sun-Fan
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Sun-Fan commented Dec 26, 2018

@Sun-Fan
除了匹配策略和max-out之外,应该没有其他修改了

嗯嗯,这些我们都有做,好像就数据加强我们直接套用的ssd里面的,不知道是不是这个原因导致hard低了这么多点,谢谢你了。

@sagittahjz
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您好,我参照你文章写了训练过程,在WIDER数据集上测试,easy和medium都还不错,但是在hard AP较低,是什么原因啊?

所以你后来是做了哪些改进来提升的hard 的 AP呢
我现在easy medium都能达到0.9 然而hard过不了0.7
并且P-R曲线在recall达到0.6后 precision会几乎垂直地下降

hard

@sfzhang15
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@sagittahjz
可以参考这个实现,复现结果基本一致

@sagittahjz
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@sfzhang15
把保留的框的个数由论文中的200改为prototxt中的750 检测结果就能达到0.8+了
但是这样的话 速度也会有很大的影响
请问你是怎么看待这个问题的
另外在你当时实验的时候 保留750个框的检测耗时大概是保留200个框的检测耗时的多少倍

@sfzhang15
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@sagittahjz
testing的时候尽量多保留一些框,wider face有很多张图有500+人脸,所以200是不行的。
inference的时候可以不用保留那么多,一般场景下,图片的人脸不会很多。
没有测过具体的差距,可以根据场景自己平衡选择。

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