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mAP大约是0.25...tensorflow<
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。当我从可可检测检查站开始训练时，训练损失应该如何减少？看看张力板，在我的数据集上，培训损失很低--每次迭代在0.8到1.2之间(批处理大小为1)。下图显示了各种来自张拉板的损失。。
浏览 2提问于2017-07-04得票数 8
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大班不平衡训练
、、
1)类大小--我正在5个类上训练TF对象检测API，在这些类中，大小并不接近：
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
信息:<em
浏览 3提问于2017-11-02得票数 4
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。在哪里可以找到训练中使用的损失函数的隐写？
浏览 2提问于2018-04-06得票数 1
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。
浏览 4提问于2018-02-27得票数 1
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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。
这是否有可能在Tensorboard上策划一个验证损失？
浏览 1提问于2018-10-17得票数 2
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以下每一项损失意味着什么？(在TensorFlow对象检测API中，同时培训基于MobileNetV2的模型)
浏览 2提问于2020-03-04得票数 0
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。我认为标签是错误的(部分原因是拉伸板没有显示任何包装箱，即使是实际情况)，
浏览 0提问于2019-08-06得票数 0
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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 /文件夹中的遗留文件来训练我的数据集。
浏览 11提问于2020-02-25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。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精确度？再次运行eval进程会完成工作吗？
浏览 7提问于2017-08-30得票数 1
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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我正在应用tensorflow对象检测api来构建一个模型来检测单个对象。我自己的数据集包含2150张用于训练的图像和540张用于测试的图像。
我在上试过所有的模型，没有一个给我满意的结果。训练后mAP很低。精度仅为0.3。
浏览 2提问于2017-09-11得票数 1
我正在使用Tensorflow的对象检测API来检测汽车。它应该把汽车作为一种“汽车”来检测。="training"
但即使训练到60000级，损失也在2.1到1.2之间波动。如果我停止培训并从最后一个检查点导出推理图(保存在培训/文件夹中)，它会在某些情况下检测汽车，而在某些情况下则会出现假阳性。/ssd_mobilenet_v1_pets.config --checkpoint_di
浏览 1提问于2018-10-01得票数 2
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
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/如何编写。
浏览 0提问于2020-03-16得票数 0
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，损失值很快下降到1以下。我使用SSD移动网络作为模型的基本配置。当我尝试测试模型时，它只是在输入图像上画一个大的正方形，而不是在图像中检测到想要的对象。基本上，它<e
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，损失值很快下降到1以下。我使用SSD移动网络作为模型的基本配置。当我尝试测试模型时，它只是在输入图像上画一个大的正方形，而不是在图像中检测到想要的对象。基本上，它<e
浏览 0提问于2018-06-29得票数 0
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