tensorflow对象检测训练模型不工作

Question

我使用ssd和更快的r-cnn模型训练我的数据集进行张量流对象检测。我的数据集中有220列火车和30张测试图像。 我训练模型进行了200k步并且在1.下失败了。但是当我在视频上测试我训练过的模型时，它几乎检测并标记了视频中的所有内容。 谁能告诉我为什么会这样？ 谢谢

Answer 1

您使用的课​​程数量只有一个，您使用属于同一课程的图片训练您的模型，并对其进行相同的测试。

所以问题是模型是偏斜的（对所有图像预测相同） 无论你测试什么图像，你都会获得相同的输出。

解决方案：

使用几乎相同数量的负片图像训练你的模型。

Ex：包含要识别的对象的220张图像（标记为1）和另外近220张不包含该对象的图像（将其标记为0）

使用F1分数检查您的准确性，因为它可以帮助您了解数据集是否有偏差。

检查this以了解不同类型的准确度指标。 参加this课程以了解有关CNN的更多信息。