即使分类和定位损失都接近0，也不会绘制边界框: TensorFlow对象检测API

即使分类和定位损失都接近0，也不会绘制边界框的情况通常指的是在使用TensorFlow对象检测API进行目标检测时的一种结果。在目标检测任务中，分类损失用于判断图像中是否存在目标对象，定位损失用于确定目标对象的边界框位置。当分类和定位损失都接近0时，表示模型对目标对象的分类和定位都非常准确，理论上应该能够绘制出准确的边界框。

然而，如果不会绘制边界框，可能是因为以下原因之一：

1. 绘制边界框的代码缺失或错误：在使用TensorFlow对象检测API时，需要额外的代码来绘制边界框并将其添加到图像上。如果这部分代码缺失或错误，就无法将边界框绘制出来，即使模型的分类和定位准确。
2. 目标对象过小或过大：如果目标对象的尺寸过小或过大，模型可能无法正确识别和绘制边界框。这可能是因为训练数据中没有包含这样的目标尺寸范围，导致模型无法准确地预测边界框。
3. 模型的输出参数设置问题：在使用TensorFlow对象检测API时，可以通过设置不同的参数来控制绘制边界框的行为。可能是参数设置不正确导致无法绘制边界框。

针对这种情况，可以尝试以下解决方法：

1. 检查代码：确保在使用TensorFlow对象检测API时，有正确的代码来绘制边界框并将其添加到图像上。可以参考TensorFlow官方文档或示例代码来确保正确的实现。
2. 调整目标尺寸：如果目标对象的尺寸过小或过大，可以尝试对输入图像进行适当的预处理，例如缩放、裁剪等，以使目标对象的尺寸处于模型能够准确识别的范围内。
3. 调整模型参数：根据实际情况，可以尝试调整模型的输出参数，例如边界框的置信度阈值、非最大抑制（NMS）的阈值等，以控制边界框的生成和绘制。

请注意，以上解决方法仅供参考，具体的实现方式可能会因应用场景、数据集等因素而有所不同。具体细节请参考TensorFlow官方文档或咨询TensorFlow社区的专家。