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我使用Tensorflow对象检测API来检测和定位图像中的一类对象。为此，我使用了预先训练过的faster_rcnn_resnet50_coco_2018_01_28模型。在训练模型后，我想要检测不足/过拟合。我看到了训练的损失，但是在评估了Tensorboard之后，只显
浏览 1提问于2018-10-17得票数 2
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我一直在我自己的数据集上使用Tensorflow对象检测API。在训练时，训练损失会在张力板上更新。但我需要分别获得训练和验证精度(mAP)。需要采取哪些步骤来获取这些值？
浏览 24提问于2019-06-06得票数 1
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我正在玩，并在我自己的数据集上训练更快的R-CNN网络。我正在检查Tensorbord的学习进度。所有的指标都在那里，但是有没有办法在一个图上同时显示训练和验证数据的损失图？或者我必须深入TOD Api代码并对其进行修改？我希望避免第二种情况，因为在每次更新API时，我必须记住一些代码是在本地
浏览 9提问于2018-08-24得票数 2
我使用tensorflow对象检测api在我的500~图像数据集上训练SSD + mobilenet (eval图像=数据集的10% )。我使用gcloud运行训练和评估过程。训练过程花了7个小时，评估过程只花了45分钟。运行tensorflow显示了所有步骤(200K)的损失图，但精度(来自eval过程)仅高
浏览 7提问于2017-08-30得票数 1
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大班不平衡训练
、、
这是一个三部分的问题。
这不是训练一个典型的图像分类器，所以我猜这不是一个真正的阶级不平衡问题，但我想知道它是否会影响结果模型
( 2) TF对象</
浏览 3提问于2017-11-02得票数 4
我正在使用一个Tensorflow对象检测模型，其中包含一个类似于此文件的配置文件。然而，当我在Tensorboard中绘制结果时，我只看到一个损失/精度等图表。我想同时显示训练损失和验证损失，以便更好地评估结果，但我对Tensorflow的工作相对较新，因此需要一些指导，说明在哪里/如何编
浏览 0提问于2020-03-16得票数 0
我正在训练自定义对象检测，使用Mask RCNN在TensorFlow对象检测中。因此，我将与边界框一起预测对象实例掩码。预训练模型：mask_rcnn_inception_v2_coco信息:tensorflow:全局步骤4
浏览 1提问于2019-01-24得票数 2
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我试图使用tensorflow和对象检测api来配置一个简单的对象检测问题的传输学习。在进行训练时，最初的损失可能是相当好的，但它会急剧增加。当我对用于训练的数据进行推断时，我在对象上没有边框。
使用下面的脚本来创建和训练数据，我为
浏览 0提问于2019-08-06得票数 0
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我对对象检测api有问题，我的损失从培训开始就很低：信息:tensorflow:全局步骤4:损失= 1.1560 (该模型似乎使用了来自先前训练的网络的权重，即使在配置中有指向新检查点的路径，并且所有内容都在不同的文件夹中:(
我关注
浏览 11提问于2017-08-08得票数 3
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我在我的数据集上使用tensorflow对象检测api。我使用的是ssd-resnet50-fpn模型。在训练过程中，我看到分类损失和本地化损失已经收敛，但总损失仍在减少。另外，总损失也不是分类损失和定位损失的总和。任何关于为什么会发生这种情况的想法。我正在使用object_
浏览 11提问于2020-02-25得票数 0
我使用对象检测器api已经有一段时间了，所以训练模型并使用它们进行推理都是很好的。不幸的是，当使用TensorBoard可视化指标(如mAP、AR、分类/本地化损失)时，我们只能在验证集上看到这些指标。我还想在训练期间计算上述指标，以便我们可以在Tensorboard上比较训练/验证指标。编辑:我偶然发现了这篇文章，它解决了同
浏览 14提问于2019-01-19得票数 1
我希望使用TensorFlow对象检测API在分辨率大于300x300的自定义数据集上从头开始训练scratch V2。我将其作为示例配置文件引用：
通过设置：num_classes: 4并将训练数据路径指向我的自定义数据集，我已经成功地训练了一个性能良好的4类自定义模型。损失保持停滞。我看到了其他一些关于更改锚盒和自定义SSD
浏览 2提问于2021-03-10得票数 0
我通常只是使用train.py来训练使用Tensorflow对象检测API。然而，我从上读到，您也可以使用model_main.py来训练您的模型，并在Tensorboard上看到实时的情节和图像。您是如何在Tensorboard上使用model_main.py的？
train.py和model_main.py有什么区别？
浏览 0提问于2019-01-08得票数 6
我正在建立一个基于最近发布的tensorflow对象检测API的对象检测管道。我正在使用作为指导。我希望了解下面的培训在我自己的数据集。目前尚不清楚他们如何选择学习速度时间表，以及根据可供培训的GPU数量变化如何。根据可供培训的GPU数量，培训率计划如何变化？文中提到了使用了9个GPU。如果我只想使用一个GPU，我应该如何改变培训率？
使用更
浏览 2提问于2017-07-04得票数 8
我使用了tensorflow API来使用这里描述的过程- 来检测吉尼斯竖琴。我有很好的结果，每当图像上的标志清晰的时候，它就会发现-
然而，经过从可可检查站再培训，它仍然检测到什么是可可对象，我认为是一个非常高的信心评级，即人，杂志。我想不出这是为什么。(见下文)我使用的是这里找到的faster_rcnn_incep
浏览 0提问于2018-07-25得票数 1
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我正在使用Tensorflow的对象检测API训练一个神经网络来检测汽车。我使用了下面的youtube视频来学习和执行这个过程。
在我的例子中，现在是7500步，损失值
浏览 15提问于2018-08-23得票数 1
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我实际上是在一个服务器上工作，在那里我运行Tensorflow OD API来训练我的自定义数据集的模型。因此，我将图像划分为训练集、验证集和测试集，并在训练集和验证集上运行train.py。接下来，我在我的测试图像上使用导出的模型检查点和
浏览 0提问于2018-10-25得票数 1
我试图使用TensorFlow对象检测API来识别图片和视频中的特定对象(吉他)。和验证损失
浏览 3提问于2019-10-02得票数 2
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我使用Tensorflow对象检测，以faster_rcnn_inception_v2_coco作为预训练模型。我是在Windows 10，与tensorflow-GPU1.6的NVIDIA GeForce GTX 1080，CUDA 9.0和CUDN7.0。我试图用自定义数据集训练多类对象检测，但我有一些奇怪的行为。我有两个类别:手枪和刀子(分别有876
浏览 0提问于2019-01-29得票数 2
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我使用固态硬盘和更快的r-cnn训练我的数据集用于tensorflow对象检测，我的数据集中有220个训练图像和30个测试图像。我对模型进行了200k步的训练，结果损失在1以下。但当我在视频上测试我训练过的模型时，它几乎可以检测和标记视频中
浏览 1提问于2017-11-21得票数 2
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