如何从头开始训练模型，例如，使用初始v3或v4使用COCO数据集进行对象检测？

Question

实际上我们正在使用faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco预训练模型来训练我们自己的数据集图像，但我们希望改进我们的对象检测。

如何从头开始训练模型，例如，使用初始v3或v4使用COCO数据集进行物体检测？我想生成一个名为faster_rcnn_inception_v3_coco的预训练模型，与https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md中描述的其他模型一样

Answer 1

您可以手动替换基本网络，例如使用ImageNet预训练的这些张量流量超薄模型： https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim （自述文件：预先训练的模型）

我使用了InceptionV4的权重和模型，并将其用作SSD（Single Shot Multibox Detector）的基础网络。但是，它需要一些张量流的知识。

如果您没有时间或缺乏知识，您可能希望坚持使用高级API。你可以尝试一下NASnet模型。