能否详细介绍下模型训练的过程？
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初涉人工智能，如果您能详细讲解下训练的过程的话，感激不尽！
@moxiegushi 同问。分割模型师如何训练的？是否采用了faster rcnn?
客气了，我也是初学者，相互学习
训练过程已经更新了@histronger
没有采用RCNN,只是普通的VGG卷积神经网络@albertyou2
@moxiegushi
感谢回复
但是我还没有看到您训练的过程，可能我看错地方了。而且有个地方不太明白想请教，
我看您的训网络最后一层是softmax，而且分割器和分类器用的同一个网络，那么如何训练分割器的呢？
我的印象中分割器应该是要输出一个box的～谢谢
@albertyou2
可以参考一下keras的文档，keras已经把训练过程封装的很好了，不需要人工将图片展成一维再构造batch然后BP什么的，分割器输出的只是box的代号，然后再predict函数中找到对应的box
最后一层的输出是概率，只需选取最大的四个作为成功切割的box即可
@moxiegushi
请原谅再最后一个问题了，我应该看keras文档的那一部分？是predict_generator这个么。
刚学习keras不久
请问是否可以公开原始训练数据？有些想法想试验一下。
@moxiegushi
我大致看懂了您的源码，您是把验证码切分成121个区域，然后依次选出最有可能的4个区域，然后依次分类。
但有一个点我没看懂，def checkAndReplace(index,target,distance):这个方法是做什么的？distance 是什么距离呢？
训练数据已公开 @lxdestiny
用于排除多张最优解是同一个字母的情况，distance设为小于字符宽度并且大于字符宽度的一半，都可以 @albertyou2
@moxiegushi SVGG.py 全部代码可以公开不，现在的代码跑不起来啊
checkAndReplace(index, target, 18)
target.sort()
还是不太清楚，排除多张最优解是同一个字母？？抱歉，大神，能再稍微详细解释一下么，谢谢！