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每4个epoch计算次mA红绿灯P
whuzhang16：想请教一下怎么将opendrive的原始地图转化为导航地图呀？
实时对红绿灯的状态进行检测，由于黄灯数据量较小，目前暂未对黄灯状态进行训练，目前共包括以下状态，
待数据标注完成后(每种class的图片大概2000张左右，包括不同角度，天气等环境)，接下来进行训练。
如果在训练中提示显存不够，可以尝试增加subdivisions值，例如，
关于训练步数，一般设置为classes*2000，而steps设置为上述值的80%和90%。训练时classes为6，则值如下所示，
关于图片的大小，一般不用去修改，yolo中会根据其神经网络进行调整缩放,
在训练过程中，每4个epoch计算一次mAP，训练集和测试集的数量如下所示，
上图横坐标为训练的迭代次数，纵坐标为mAP值和loss值，在0步左右时，loss已经趋于稳定，为0.2746。mAP值已经达到90%以上。
上篇文章介绍了如何搭建深度学习环境，在Ubuntu18.04TLS上搭建起了 CUDA：9.0+cuDNN7.0+tensorflow-gpu 1.9 的训练环境。本篇文章将介绍如何制作自己的数据集，并训练模型。本文训练数据集包括从VOC数据集中提取出6095张人体图片，以及使用LabelImg工具标注的200张python爬虫程序获取的人体图片作为补充。一、爬取人体图片并标记# codin......
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