Question

我正在使用Retinanet模型训练一个大约50个班级的分类器。链接到模型：https://github.com/fizyr/keras-retinanet

这是我到目前为止所做的：

使用建议的步骤安装模型。
使用推荐的阅读格式创建我的图像的csv。

使用以下脚本训练我的模型：

# Using the installed script:
retinanet-train csv <path to csv file containing annotations> <path to csv file containing classes>

该模型目前正在运行，每个时期约有50个时期和10000个步骤进行训练。我看到损失正在减少，完成培训需要一天左右的时间。

我现在如何处理：

一个。测试我的模型？这里给出的例子：

测试网络的一个例子可以在这里看到（网站上的https://github.com/fizyr/keras-retinanet/blob/master/examples/ResNet50RetinaNet.ipynb链接已经死了，这看起来很合适）笔记本。通常，可以按如下方式从网络中检索输出：

    _, _, detections = model.predict_on_batch(inputs)

检测结果为检测结果，形状为（无，无，4 + num_classes）（对于（x1，y1，x2，y2，cls1，cls2，...））。

可以按以下方式加载模型：

    from keras_retinanet.models.resnet import custom_objects
    model = keras.models.load_model('/path/to/model.h5',                 
    custom_objects=custom_objects)

对于形状为1000x600x3的图像，NVIDIA Pascal Titan X的执行时间约为55毫秒。

现在在训练期间，我在运行模型时没有做任何事情：

创建用于训练和测试数据的生成器（示例显示在keras_retinanet.preprocessing.PascalVocGenerator中）。

我错过了什么吗？

再次，抱歉多重问题，谢谢你帮助我。

Answer 1

如果通过测试表示您是通过网络运行自己的图像，请查看新示例。它所做的只是设置环境，加载模型，加载和准备图像并可视化结果。

https://github.com/fizyr/keras-retinanet/blob/master/examples/ResNet50RetinaNet.ipynb

这个例子有问题吗？还是不清楚？

如何在Retinanet上测试您的模型？

1 个答案: