调试对象——在完成了以上所有办法后，我们将可以或许在每一个步调考验我们工作，然则依然无法做到无缝检测。是以，最重要的一步是将上述步调结合起来，并创建一个 Jupyter 标记本，我么可以或许借助它实现无缝地加载每个模型和每个图像，并且可以或许快速检测它的结不雅。如许我们可以很轻易发明模型之间的差别、模型的缺点以及其它问题。
以下是我们模型的改进示例，以及参数调剂和额外的练习。
Densenet 模型草图，早期的滤波器堆叠在全部模型中
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保存在验证集上取得最好 IoU 成就的模型（Keras 供给了一个异常棒的回调函数，使得这件事项得异常简单）：
callbacks = [keras.callbacks.ModelCheckpoint(hist_model, verbose=1,save_best_only =True, monitor= ’val_IOU_calc_loss’), plot_losses]
除了可能的代码缺点的┞俘常调试之外，我们还留意到，模型的缺点是 “可猜测的”。如 “切割” 身材部分超出了正常的躯干范围，没须要的躯干延长，光照不足，照片质量低和照片中细节过多等。个一一些在添加不合数据集中特定图像时被处理掉落了，然则其它的一些则依然是一项还有待处理的挑衅。为了鄙人个版本可以或许晋升结不雅，我们将应用专门针对 “硬” 图像的扩充进行练习模型。
数据集问题我们在之前已经谈到过了。如今来看看模型面对的一些挑衅：
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“挖洞”——有些本应当不错的结不雅却竽暌剐出现类似于被挖了一个洞情况
衣服和 “挖洞”
3. 灯光——固然光照不足和图像模糊的情况在照片中很常见，然则 COCO 数据集却不常见这类情况。是以，除了应用标准难度的模型来处理之外，我们还没有为那些富有挑衅的图像做好预备。这一问题可以经由过程获取更多半据，或者加强数据（Data augmentation）来解决。
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