数据集二分类    第一类1000张, 第二类600张

 

1. darknet + resnet50  Loss,训练出来测试的时候是NULL,  暂时不知道为什么,  将CUDA-10.0 换成  cuda-8.0  依然显示不出label  Loss 也是3.8

2. darknet + alexnet   Loss = 3.8   , 

3. keras + inceptionV3                         

  1.) OpenCV4.0  调用失败, 提示FusedBatchNorm is_learning = True

  2)   https://github.com/opencv/opencv/issues/14236  修改代码,修复bug后,出现下面bug  DataType = DT_BOOL 不被识别

  深度学习检测视频马赛克

  3) 需要更新到最新版的opencv

 

 

 

4. keras + inception_resnetV2              同上        

6. tensorflow + slim + inceptionV4        验证集准确率90%以上 ,  但是OpenCV4.0 调用失败, slim 居然把DecodeJpeg层都加到 pb模型里去了, 暂时不知道怎么修改模型

  1) 修改为深度学习检测视频马赛克

           opencv 报错 :深度学习检测视频马赛克

  2)修改为 深度学习检测视频马赛克

    opencv ---in 'Mul'   深度学习检测视频马赛克

 

  3) 修改为 深度学习检测视频马赛克

    opencv --- 错误同上 

 

       4)   modify as 深度学习检测视频马赛克

             call in opencv , error shows as above

 

  5)  深度学习检测视频马赛克

          sh 脚本提示不能使用Cast节点作为输入  , 必须用Placeholder , 于是下面更改input

 

 

  6) 深度学习检测视频马赛克

         opencv   Same as above

 

  7)深度学习检测视频马赛克

         Error  深度学习检测视频马赛克

  

  8)深度学习检测视频马赛克

        fail in ‘Mul’ as well

 

     9) 深度学习检测视频马赛克

        fail in ‘Mul’ as well

     

    10) 深度学习检测视频马赛克

        fail in ‘Mul’ as well

 

 

 

7. 准确率比较

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