Keras-yolo3: 请问为什么我的loss显示正常，但是val_loss为nan呢？

[satakiolo]

[YunYang1994]

你尝试着把学习率调下一点

[wtx8887]

@satakiolo 我本来也是有这个问题，但是我不使用预训练的yolo_weights.h5模型之后，从0开始训练就没有这个问题了

[satakiolo]

@wtx8887 我从0开始训练准确率以及mAP都好低，请问你的会这样吗？

[wtx8887]

@satakiolo 我没有去算准确率和mAP，不过用用图片测试的标注结果不太好，我也不知道该怎么调整

[yyf1986]

@satakiolo 你怎么计算map的啊

[CherishineNi]

如何不使用预训练的yolo_weights.h5模型，从0开始训练呢？@ wtx8887

[wtx8887]

@CherishineNi 我记着在train.py里把create_model的参数load_pretrained改成False就行了

[Lavenirthefuture]

同学有相似的问题，从0训练效果如果不好的话你可以试着用darknet.h5

[Lavenirthefuture]

下载权重文件
If you want to use original pretrained weights for YOLOv3:

1. wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74
2. rename it as darknet53.weights

使用anaconda prompt
激活你自己的环境
切换盘符
V:
切换具体的路径
cd V:\Github\keras-yolo3

1. python convert.py -w darknet53.cfg darknet53.weights model_data/darknet53_weights.h5
2. use model_data/darknet53_weights.h5 in train.py

[CherishineNi]

下载权重文件
If you want to use original pretrained weights for YOLOv3:

1. wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74
2. rename it as darknet53.weights

使用anaconda prompt
激活你自己的环境
切换盘符
V:
切换具体的路径
cd V:\Github\keras-yolo3

1. python convert.py -w darknet53.cfg darknet53.weights model_data/darknet53_weights.h5
2. use model_data/darknet53_weights.h5 in train.py

请问若使用 darknet53.weights，darknet53.cfg还需要做哪些修改？

[Lavenirthefuture]

下载权重文件
If you want to use original pretrained weights for YOLOv3:

1. wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74
2. rename it as darknet53.weights

使用anaconda prompt
激活你自己的环境
切换盘符
V:
切换具体的路径
cd V:\Github\keras-yolo3

1. python convert.py -w darknet53.cfg darknet53.weights model_data/darknet53_weights.h5
2. use model_data/darknet53_weights.h5 in train.py

请问若使用 darknet53.weights，darknet53.cfg还需要做哪些修改？

不用修改，直接转就行，你要不会搞我可以给你留个百度云链接

[livecle]

我用了yolo_weights.h5，但是训练loss值只能降到11左右，然后就基本不变化了，epoch=1200，train _nums=155

[yunfeiyangfaner]

我用了yolo_weights.h5，但是训练loss值只能降到11左右，然后就基本不变化了，epoch=1200，train _nums=155

请问一下，你最后解决问题了么？ @livecle

[jaywong003]

请问训练到最后val_loss是多少？我测试的VOC2007是是20左右，自己的数据集是10左右，都很大啊～