【发布时间】：2017-07-02 16:38:06
【问题描述】：
我在官方 GitHub 上使用了 Faster R-CNN 的 mxnet 示例： Faster R-CNN
我创建了自己的数据集并修改了pascal_voc.py 文件。这包括将班级数量更改为 13 个。
我的图片的分辨率是 600*800 像素，所以比 VOC 数据集大一点。
在我的 trainval 图像中，我有 2000 个示例，因此比 VOC 中的示例少 3000 个。
为此，我在 python 中使用 mxnet 0.10。
我在训练中没有得到任何错误，损失正在减少，但是当我在 10 个 epoch 之后使用模型时，我没有得到任何结果，只是：
class ---- [[x1, x2, y1, y2, confidence]]
有人知道我可能缺少什么吗？
【问题讨论】：
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你是什么意思“使用模型......”，你在运行什么代码？如果模型在输入中没有找到任何框，您将获得此输出。
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嗨，伙计，我正在从 github 运行我在链接中提到的示例。但不是原来的 21 个类，而是定义了 13 个类（Faces）。是的，我知道，我现在非常确定我缺少训练数据（我的数据集太小）