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行人检测0-04:LFFD-预训练模型验证与测试
阅读量:731 次
发布时间:2019-03-21

本文共 584 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

重新优化后的文章

进入项目前,首先应当阅读项目根目录下的README.md文件。此外,还需仔细审阅pedestrian_detection目录下的相关文档。通过一系列初步实验,我们了解到模型性能表现尚未达到预期标准。为了解决这一问题,我们进入accuracy_evaluation目录,运行predict.py脚本进行模型性能测试。

在操作过程中,我们遇到了模块导入错误,提示系统无法找到config_farm模块。经过分析发现,路径配置不当导致了问题。我们尝试通过在代码开头添加sys.path.append('../')来修正路径,重新运行程序。但problem依然未解决,最终确定需要在项目根目录下添加必要的环境变量配置。

在成功修复路径问题后,我们进一步优化数据路径布局,确保data_folder/data_list_caltech_test.pkl文件位于指定目录下。通过手动创建缺失文件夹和相应数据目录,最终解决了FileNotFoundError问题。

在模型测试中,我们发现系统展示了一系列预测结果,呈现了图像化的数据可视化界面。尽管部分图像质量较低,但系统整体运行表现符合预期需求。

未来,建议读者根据当前项目框架,按照标准数据集格式制作自定义训练数据集,并通过持续优化模型参数进程,提升模型检测精度。详细步骤和最佳实践,将在下一篇博客中详细说明。

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