本人用原版网络跑公开数据集，无论怎么样也达不到90的精度啊，看文献各个目标物精度都在90往上，到底是怎么训练和预测的，求解答
可以参考以下几点提高Yolo6d在LINEMOD数据集的精度:
- 选用更大的输入图像分辨率,如1024x1024。这可以提供更多的上下文信息,帮助网络更好地识别目标。
- 使用数据增强技术,如翻转、随机缩放、颜色变换等。这可以增加训练数据,减少过拟合。
- 采用交叉验证的方式进行训练,选用最优模型对测试集进行预测。这可以避免因模型选择不当导致的精度下降。
- 调优超参数,如学习率、批大小、迭代次数等。不同的超参数设置会对模型性能产生较大影响。
- 采用更复杂的网络结构,如DenseNet、ResNet等。相比于原版Yolo6d网络,这些网络具有更强的特征表达能力,可以学习到更高级的特征,从而提高精度。
- 结合位置信息(如2D/3D bounding box)及度量信息(宽高比等)进行训练。这些信息可以为网络提供额外的上下文线索,帮助提高识别精度。
- 采用多尺度预测方式。在不同的输入分辨率下进行预测,并将预测结果融合,可以充分利用不同分辨率下的上下文信息,有利于提高精度。
总之,想达到论文报告的精度,需要综合运用上述多种技术和策略。单一改变某一因素难以达到理想的效果。