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没有公开数据集，都是耍流氓
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我现在是用resnet来进行finetune。 修改了最后softmax的loss函数，对类间差异大的类别增加了惩罚系数，结果有一点提升。不知道还有什么可以提升效果的trick啊？谢谢大家
请问各位大神，在数据量较小的情况下，要区分相似度很大的不同类别，有什么方法吗(T_T) 主要就是没有足够数据，数据都需要自己找。我用fastrcnn框架，提取roi有一些效果，接下来就不知道该怎么做了。小女子求助啊……
发自「贵邮」
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #23260同步于 2017/3/24
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ML_DM机器人发帖
求助caffe深度学习图像分类问题
AKAYAyy
2017/3/24镜像同步49 回复
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9 条回复
是这样的，roi层用selective search来在人类的bbox上获得若干的候选框，label就是类别，来弱监督学习最具有辨识度的区域，这个得分和整图输入的vggnet的得分加在一起，共同判断最后分类。其实这个不重要，就可以当做是一个分类网络就好。我比较纠结的就是数据的问题(T_T)
【 在 sdlslx 的大作中提到: 】
: frcnn是用来目标检测的啊，为啥用它来作分类问题呢？
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发自「贵邮」
没太看懂楼主要做什么，好像是fine grained classification? 数据不够可以fine tune 在image net 上train 好的网络
发自「贵邮」
用resnet结果还可以。。还是有区分效果的。但是接下来不知道怎么做了。
【 在 czct 的大作中提到: 】
: 样本量、特征维度、label的个数要有一定的比例关系为宜，样本量太少基本上没有什么太好的效果，具体可参看高级数理逻辑-大数定理
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发自「贵邮」
我现在有两类图要区分。我用 resnet训练了之后，有了一个结果，然后就不知道该怎么提升效果了……T T
【 在 ym547559398 的大作中提到: 】
: 楼主具体描述下要做的任务
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: 发自「贵邮」
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发自「贵邮」
数据集有多少张图片？你是直接fine-tune ResNet，还是用它做feature extractor啊？
【 在 AKAYAyy 的大作中提到: 】
: 请问各位大神，在数据量较小的情况下，要区分相似度很大的不同类别，有什么方法吗(T_T) 主要就是没有足够数据，数据都需要自己找。我用fastrcnn框架，提取roi有一些效果，接下来就不知道该怎么做了。小女子求助啊……
: 发自「贵邮」