使用PyTorch和FasterRcnn的目标检测,最终结果95.31%

Batch大小为1,循环次数为20次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为95.31。

得分记录
2020-02-28

Batch Size 数据为 1 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 95.31 。

17:32:11

Batch Size 数据为 1 ,Epoch循环次数为 15 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 93.09 。

17:01:26

Batch Size 数据为 1 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 91.33 。

16:46:13

Batch Size 数据为 2 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 88.86 。

16:29:58

Batch Size 数据为 1 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 90.44 。

14:11:11