提交 360fd8f7 编写于 作者: J jiangjiajun

modify yolov3 faster-rcnn

上级 ce9a3016
......@@ -89,7 +89,7 @@ paddlex.cls.ResNet50(num_classes=1000)
paddlex.det.YOLOv3(num_classes=80, backbone='MobileNetV1', anchors=None, anchor_masks=None, ignore_threshold=0.7, nms_score_threshold=0.01, nms_topk=1000, nms_keep_topk=100, nms_iou_threshold=0.45, label_smooth=False, train_random_shapes=[320, 352, 384, 416, 448, 480, 512, 544, 576, 608])
```
构建YOLOv3检测器,并实现其训练、评估和预测。 **注意在YOLOv3,num_classes不需要包含背景类,如目标包括人、狗两种,则num_classes设为2即可,这里与FasterRCNN/MaskRCNN有差别*
构建YOLOv3检测器,并实现其训练、评估和预测。 **注意在YOLOv3,num_classes不需要包含背景类,如目标包括human、dog两种,则num_classes设为2即可,这里与FasterRCNN/MaskRCNN有差别**
**参数:**
......@@ -177,7 +177,7 @@ paddlex.det.FasterRCNN(num_classes=81, backbone='ResNet50', with_fpn=True, aspec
```
构建FasterRCNN检测器,并实现其训练、评估和预测。 **注意在FasterRCNN中,num_classes需要设置为类别数+背景类,如目标包括人、狗两种,则num_classes需设为3,多的一种为背景类别**
构建FasterRCNN检测器,并实现其训练、评估和预测。 **注意在FasterRCNN中,num_classes需要设置为类别数+背景类,如目标包括human、dog两种,则num_classes需设为3,多的一种为背景background类别**
**参数:**
......@@ -257,7 +257,7 @@ paddlex.det.MaskRCNN(num_classes=81, backbone='ResNet50', with_fpn=True, aspect_
```
构建MaskRCNN检测器,并实现其训练、评估和预测。**注意在FasterRCNN中,num_classes需要设置为类别数+背景类,如目标包括人、狗两种,则num_classes需设为3,多的一种为背景类别**
构建MaskRCNN检测器,并实现其训练、评估和预测。**注意在MaskRCNN中,num_classes需要设置为类别数+背景类,如目标包括human、dog两种,则num_classes需设为3,多的一种为背景background类别**
**参数:**
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