深度學習檢測視頻馬賽克

 

 

 數據集二分類    第一類1000張， 第二類600張

 

1. darknet + resnet50  Loss，訓練出來測試的時候是NULL，  暫時不知道爲何,  將CUDA-10.0 換成  cuda-8.0  依然顯示不出label  Loss 也是3.8

2. darknet + alexnet   Loss = 3.8   , 

3. keras + inceptionV3                         

　　1.) OpenCV4.0  調用失敗， 提示FusedBatchNorm is_learning = True

　　2)   https://github.com/opencv/opencv/issues/14236  修改代碼，修復bug後，出現下面bug  DataType = DT_BOOL 不被識別

　　

　　3） 須要更新到最新版的opencv

 

 

 

4. keras + inception_resnetV2              同上        

6. tensorflow + slim + inceptionV4        驗證集準確率90%以上 ，  可是OpenCV4.0 調用失敗， slim 竟然把DecodeJpeg層都加到 pb模型裏去了， 暫時不知道怎麼修改模型

　　1) 修改成

           opencv 報錯 ：

　　2）修改成 

　　　　opencv ---in 'Mul'   

 

　　3) 修改成 

　　　　opencv --- 錯誤同上 

 

       4)   modify as 

             call in opencv , error shows as above

 

　　5)  

          sh 腳本提示不能使用Cast節點做爲輸入  ， 必須用Placeholder ， 因而下面更改input

 

 

　　6) 

         opencv   Same as above

 

　　7)

         Error  

　　

　　8）

        fail in ‘Mul’ as well

 

     9) 

        fail in ‘Mul’ as well

     

    10) 

        fail in ‘Mul’ as well

 

 

 

7. 準確率比較

keras + mobilenetv2 + 224X224    val_acc = 91%  epoch=20

keras + mobilenetv2 + 448X448    val_acc = 97%  epoch=40

keras + mobilenetv2 + 640X360    val_acc = 79%  epoch=45     and val_acc = 74%  epoch=20