当使用tensorflow对象检测api训练SSD移动网络时，我得到以下训练损失： (单击训练损失图像的链接)我很困惑，为什么通过红色矩形标记的训练损失比其他矩形标记的训练损失如此低。另外，可能的原因是什么？
浏览 4提问于2018-02-27得票数 1
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 (2.021秒/步)几千步后的m
浏览 11提问于2017-08-08得票数 3
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。使用更快的rate发布的Pascal样本训练的</e
浏览 2提问于2017-07-04得票数 8
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大班不平衡训练
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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对象检测API能否用于检测
浏览 3提问于2017-11-02得票数 4
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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，只显示了mAP和精度指标，而没有损失。
这是否有
浏览 1提问于2018-10-17得票数 2
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我正在尝试使用tensorflow api模型ssd移动网络创建自己的自定义对象检测器，但问题是，当模型开始训练时，损失非常高，比如700-800，并且损失一直在波动，我看到相同的损失值在重复，有人能给我解释一下吗我最初训练了7000步的模型，但损失并没有减少，然后我又开始训练模型。我正在分享我新训练<
浏览 48提问于2020-08-23得票数 1
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4181:损
浏览 1提问于2019-01-24得票数 2
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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：image_resizer {
浏览 2提问于2021-03-10得票数 0
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_detection/ train.py &#
浏览 11提问于2020-02-25得票数 0
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)仅高达45K步。为什么会这样呢？如何测量训练会话的
浏览 7提问于2017-08-30得票数 1
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损失函数周期性跳变的原因
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我可能错过了一些显而易见的东西，因为我是机器学习的新手。我正在训练一个SSD盗梦空间V2，用于从卫星图像中检测建筑物。我使用Tensorflow对象检测API。我很难解释为什么损失的价值似乎是周期性变化的：如果需要增加更多的信息，请告诉我
浏览 0提问于2020-11-30得票数 0
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我正在训练一个预先建立的基于tensorflow的模型，用于定制对象检测。我只想检测到一种类型的对象。我从不同的角度，在不同的光照条件下拍摄了很多照片。我正在K80 Nvidia GPU上训练。一切正常，当我训练时，我可以看到损失函数下降到0.3。但是当我开始训练的时候，损失
浏览 1提问于2018-06-29得票数 2
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我正在训练一个预先建立的基于tensorflow的模型，用于定制对象检测。我只想检测到一种类型的对象。我从不同的角度，在不同的光照条件下拍摄了很多照片。我正在K80 Nvidia GPU上训练。一切正常，当我训练时，我可以看到损失函数下降到0.3。但是当我开始训练的时候，损失
浏览 0提问于2018-06-29得票数 0
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当使用Tensorflow对象检测API训练对象检测DNN时，它的可视化平台Tensorboard绘制了一个标量regularization_loss_1谢谢!
浏览 2提问于2018-01-25得票数 25
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我正在为我自己的数据集使用tensorflow对象检测api，我遇到了一些问题。我使用centos，GPU Geforce 1080，8 GB GPU内存，tensorflow 1.2.1。我在训练集中有500张图片，在测试中有40张。我执行了以下步骤，我有两个问题。1.我使用LabelImg工具注释了我的图像。2.成功地创建了tfrecord。我修改了唯一的路径，没有类，我没有从头开始训练，我使用
浏览 0提问于2017-11-17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：
分别使用。
我一般对计算机视觉和学习都很陌生，所以我试图弄清楚这些情节
浏览 3提问于2019-10-02得票数 2
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我正在研究数字检测器，并使用来自tensorflow的对象检测API。有时，预测的边框不包含整数，因此无法读取。我想改变损失函数，当一个数字的一部分丢失时，当预测的包围盒太大时，惩罚更多。我在文件utils/np_box_ops.py中找到了IOU的定义，但它可能不会在培训期间使用。在哪里可以找到训练中使用的损失函数的
浏览 2提问于2018-04-06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，损失值一直在0.6到1.3之间波动。我希望不是最优的
浏览 15提问于2018-08-23得票数 1
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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，我为一个简单的单类检测问题设置了数据。我在这里上
浏览 0提问于2019-08-06得票数 0
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