我刚刚深入研究了Tensorflow Object Detection API代码，特别是eval_util部分，因为我想实现COCO指标。但我注意到，这些指标仅使用归一化坐标在0，1之间的边界框来计算，没有使用纵横比或绝对坐标。这不是意味着，在顶端比在边线更难惩罚比分吗？
浏览 13提问于2017-07-14得票数 0
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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，即使模型已经学会了输出相当多的框？
浏览 0提问于2018-05-22得票数 4
到目前为止，我的理解是，我可以将我的训练数据输入到模型中，然后使用一个经过训练的模型来评估测试数据，然后在评估之后，我可以看到一组像下面这样的图像，以确定经过训练的模型能够在我的测试数据中的每一幅图像中检测到什么我至今所做的一切PI
浏览 0提问于2019-01-08得票数 0
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在使用TensorFlow Object Detection API进行训练的同时，我得到了累积的评估结果总是0。python /content/models/research/object_detection/model_main.py \使用的'ssd_mobilenet_v
浏览 12提问于2020-06-20得票数 1
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对于这个im，使用Tensorflow的对象检测和我所做的大部分工作是看本教程：
}
label_map_path: "C:/tensorflow1/models&#x
浏览 0提问于2019-03-16得票数 2
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最近我使用tensorflow对象检测API来训练对象检测器(ssd mobilenet v1)。我想在Coral Edge TPU上运行检测，所以我使用了量化感知训练。我将以下部分添加到我的pipeline.config中以启用量化： graph_rewriter { delay: 1800 weight_bits: 8} 训练结束后，我使用以下命令将其转换为.pb： python $TFAPIPATH/r
浏览 54提问于2020-04-08得票数 1
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现在，在培训完成之后，我想在一个看不见的数据上测试我的模型(我称之为测试数据)。我使用了几个函数，但无法确定从tensorflow的API中使用哪些代码来评估测试数据集上的性能。以下是我尝试过的事情：
" > /training_demo&
浏览 1提问于2019-01-07得票数 4
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我正在使用Tensorflow对象检测API来训练我自己的车牌检测器。我使用ssd_mobilenet_v3_small_coco作为特征提取器。当我使用对象检测教程测试我的模型时，我发现同一个对象被多次检测到。经过一些搜索，我发现tensorflow使用了non_max_supression，但为什么同一对象会多次检测。train_input_reader: { input_path: "data/train.record
浏览 22提问于2020-04-11得票数 1
尝试使用最近发布的Tensorflow对象检测API，我想知道如何评估他们在模型动物园提供的一个预先训练过的模型？例如。如何才能获得该预培训模型的mAP值？由于他们提供的似乎使用检查点(根据他们的)，我尝试制作一个检查点的哑副本，指向他们模型动物园中提供的model.ckpt.data-00000-of-00001模型，但eval.py不喜欢。checkpoint
model_checkpoint_path:
浏览 3提问于2017-06-22得票数 8
然后，我使用dataset文件夹中包含的自述文件创建了一个标签文件，并将0背景行添加到labels.txt的第一行，以使其与我的代码一起工作(我认为这是一件愚蠢的事情)，因为它抛出了索引错误。然而，在我的faster_rcnn_inception_v2_coco.config文件中没有“背景”键使其从1开始。WARNING:tensorflow:From /home/models/research
浏览 0提问于2018-07-26得票数 8
当我运行的时候，我有这个错误我知道了
&
浏览 0提问于2018-12-04得票数 3
我使用库在我自己的数据集上训练模型，给出不同的超参数、预处理等，然后对这些模型进行评估以比较它们。
我知道库有一些评估机制，但是它似乎只返回全局度量。然而，当我将使用我的模型，我将能够放弃一些低置信度检测，以满足我的需要(更倾向于fn，而不是fp)。那么，对于每个置信阈值(而不是AP)以及不同的IOU (0.1、0.5、0.75)，是否有一种简单的方法来获取像tp/fp/fn/精确/召回这样的度
浏览 3提问于2018-06-14得票数 2
我按照说明(https://tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io/en/latest/training.html)安装了Tensorflow对象检测API。我在ubuntu18.4上使用了Anaconda，说明中的所有步骤似乎都完成得很好。/chanitda/Desktop/Tensorflo
浏览 93提问于2020-09-14得票数 2
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TF检查点及评估
、、
看起来，不管在pipeline.config文件或中传递默认的检查点(经过微调后保存的检查点)，在第一轮计算中，我总是得到等于零的度量标准(见下文)。这是故意的行为吗？这让我相信微调没什么用。我正在使用的官方tf代码进行培训和评估：测试1:使用tf官方检查点进行冻结模型(ssd_mobile
浏览 15提问于2021-12-16得票数 0
我的问题是，真的很难理解我应该如何和在哪里进行更改来评估我的培训集(准确性，mAP度量)。我正在colab上使用tensorflow 2.3.0，目前我只得到损失值，如下图所示：
--pipeline_config_path(我读过tensorfl
浏览 15提问于2020-09-19得票数 0
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我使用Tensorflow对象检测API训练了一个模型，使用Resnet架构的Faster-RCNN。我使用的是tensorflow 1.13.1、cudnn 7.6.5、protobuf 3.11.4、python 3.7.7、numpy 1.18.1，目前无法升级这些版本。我需要用IOU=0.3的验证集评估训练模型的准确性(AP/mAP)。更新protos/eval.proto文件中的默认值，
浏览 59提问于2020-12-20得票数 1
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我的目标是运行tensorflow对象检测API，并遵循安装中的步骤。ImportError: cannot import name 'string_int_label_map_pb2'%%bash
cd models/researchprotoc object
浏览 235提问于2020-03-09得票数 4
我在tensorflow v1.12中使用对象检测API。我在获得可重现的结果时遇到了麻烦--每次我运行我的代码时都会得到不同的结果。有没有办法在训练/预测级别设置随机种子？我试着在model_main.py中建立种子，但是没有帮助。/models/research/object_detection/2020_20_11/model_to_send/model.ck
浏览 16提问于2020-12-24得票数 0
我正在做tensorflow (v1.14)对象检测api。我在配置中使用faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco和num_of_stages : 1。=write_inference_graph)
File "/home/tfs-people-analytics/Documents/tensorflow/models/research/object_detection=out
浏览 2提问于2020-11-25得票数 0
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使用Tensorflow对象检测API，我发现每个检测到的对象报告的置信度都超过50%。我希望看到较低分值的检测结果，因为在我正在处理的一些图像中，许多相关目标(人和/或汽车)被遗漏了。我使用的是"ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17“模型，所以我在object_detection\samples\configs中更改了"ssd_mobile
浏览 2提问于2018-02-14得票数 0
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