我遵循所有步骤，在线阅读所有内容，并从TF2 OD应用编程接口的模型动物园成功地训练了固态硬盘-移动NetV1。我对这个模型进行了微调，使用了新的类"Handgun“和”S刀“，并使用了一个包含3500张图像的平衡数据集。训练进行得很好，但是当我使用"pascal_voc_detection_metrics“运行评估过程(用于验证)时，我使用"Handgun”类达到了0.005 AP@0.5 (检测模型设
浏览 26提问于2021-11-05得票数 1
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我不仅要利用特征提取器预训练的权重，还要利用特征映射层的分类器/本地化预训练权重，使用tensorflow对象检测API ( tensorflow object Pre)对tensorflow对象检测模型当我的新模型与我用于微调检查点的预训练模型有不同数量的类时，Tensor
浏览 1提问于2018-03-20得票数 2
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我已经成功地训练(微调)了Tensorflow model Zoo 2中的对象检测模型，并使用以下配置进行了验证： ...train_input_reader: { tf_record_input_reader { use_moving_averag
浏览 35提问于2021-11-04得票数 0
我在某个地方读到，tensorflow对象检测API中显示的mAP度量与模型动物园中给出的mAP不同( ssd初始v2在MSCoco数据集上有27的mAP )。当我训练我自己的数据集时，我没有参考，因为mAP的地块在0,1之间，而模型动物园的</em
浏览 8提问于2017-08-22得票数 2
我正在尝试使用和Tensorflow 2.3.0来训练对象检测模型。我一直在很大程度上使用作为准备数据和培训模型的资源。
大多数使用Object的文章在微调之前都会从下载一个经过预先训练的模型。Tensorflow模型动物园是一组由对象检测小组设置的Github页面上的链接。
浏览 5提问于2021-04-07得票数 1
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我在我的项目中使用了Tensorflow对象检测API模型。SSD MobileNet是我正在研究的模型。我想知道，有没有办法找到模型的准确性。只是精确性，而不是mAP，因为模型确实找到了mAP，但没有精确性。所以我想知道是否有人使用过Tensorflow对象检测API<em
浏览 2提问于2022-06-05得票数 0
这是一个关于Tensorflow对象-检测API的更普遍的问题。然而，我不清楚微调在API中是如何工作的。最后一层的<
浏览 0提问于2019-05-06得票数 9
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我在自定义数据集中的tensorflow对象检测API上训练了一个更快的rcnn模型。我发现3.5k步后损失为2。然而，当我运行eval.py时，mAP分数几乎为0，如下所示。但是，当我在3.5k步上查看这些图像时，模型捕获了一些框，如下所示有谁能解释一下为什么mAP分数接近于零，即使模型</em
浏览 0提问于2018-05-22得票数 4
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我想通过Tensorflow的Object Detection API在CT扫描图像(灰度图像)中检测特征，并可能对它们进行分割。所以我有两个问题：-Or，我如何训练现有的模型，用于RGB图像，以便我可以用灰度图像训练它们？在代码中应该做哪些修改？
浏览 18提问于2020-05-09得票数 0
我在自定义数据集上的tensorflow对象检测API上训练了一个faster-rcnn模型。我发现在3.5k步长后损失是~2。但是，当我运行eval.py时，mAP分数几乎都是0，如下所示。
有人能解释一下为什么mAP分数接近于零，尽管模
浏览 0提问于2018-05-21得票数 1
在Tensorflow-gpu 2.1上训练模型Tensorflow对象检测API时，有一个错误：是否可以使用Tensorflow 2.1训练模型Tensorflow对象检测API？我不想改变Tensorflow<e
浏览 2提问于2020-04-11得票数 1
我有一个图像分类问题，其中类的数量随着时间的推移而增加，当创建一个新类时，我只用新类的图像训练模型。我知道用CNN是不可能做到这一点的，所以为了解决这个问题，我确实转移了学习，我使用了Keras预训练模型来提取图像的特征，但我没有用新的层替换最后一层(用于分类)，而是使用了能够增加类数量的随机森林。我使用在imagenet数据集上训练的InceptionResnetV2达到了86%
浏览 97提问于2018-06-26得票数 2
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我正在使用TensorFlow 2.x对象检测API。在我的数据集上，我从模型动物园训练了一个深入的学习模型。我在用谷歌Colab。训练结束后，我想对我的模型进行评估。我正在使用coco检测指标。我使用下面的脚本来评估我的模型，
!path/to/pipeline config file \
浏览 8提问于2021-05-06得票数 1
我想用tensorflow来检测嵌入式系统中的汽车，所以我尝试了ssd_mobilenet_v2，实际上它对我做得很好，除了一些不太常见的特定类型的汽车，我认为这就是为什么模型不能识别它们的原因。我有一个这些案例的数据集，我想通过微调它来改进模型。我还应该注意，我需要一个.tflite文件，因为我在python中使用的是.tfl
浏览 1提问于2020-04-19得票数 1
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对于具有高度倾斜数据的数据集，有没有好的方法来微调用于对象检测的模型(特别是，我正在尝试使用Tensorflow对象检测API)？我正在尝试使用COCO的一些类别，并将其与我自己的自定义数据相结合，但我的数据只有大约50张图像。
我尝试过将coco数据和我自己的数据结合起来，但每次它都只能预测coco类别。
浏览 1提问于2018-08-18得票数 2
我正在尝试新发布的tensorflow对象检测API。我在教程中使用了样本训练程序，即在pet数据集上微调FRCNN-Resnet模型。仅使用一个GPU时，当我将batch size更改为大于1的值(默认值为1)时，总是显示错误消息。错误消息如下所示：
InvalidArgumentError (参见上面的回溯)：ConcatOp :输入的尺寸应该匹配: shape = 1,750,600,3与shape1 = 1,
浏览 0提问于2017-11-06得票数 1
抱歉，我刚开始使用Tensorflow 2.0创建模型。我正在尝试使用预先训练好的模型来训练模型:来自TensorFlow2.0对象检测动物园的ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320。这里的https://github.com/tensorflow/models/blob/master/
浏览 47提问于2020-08-29得票数 0
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我遵循新的Tensorflow 2对象检测API 2文档，在Google平台TPU上使用传输学习来训练一个更快的RCNN检测器。培训完成后，我将结果加载到工作站上，并使用tensorflow 2实现导出模型(‘ObjectProtection/ exported _main_v2.py’)。我对代码进行了调试，以确保<
浏览 3提问于2021-01-22得票数 0
我正在使用从中微调一个预先训练好的模型，用于自定义对象检测。一旦我的模型收敛，我就结合使用和EvalConfig.metrics_set='open_images_V2_detection_metrics'来获得mAP(和特定于类的AP)，它让我可以测量模型的质量但对于我的目的来说，仅仅使用mAP是不够的。为
浏览 2提问于2018-10-20得票数 2
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我正在尝试训练一个自定义对象检测器，这对yolov5架构可以训练的目标类对象的数量是有限制的。例如- coco数据集有80个目标类，假设我有500个对象类型要检测，是否建议使用yolov5。
浏览 29提问于2021-10-23得票数 0
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