我正在尝试使用Tensorflow Object Detection API创建自定义对象检测器。我遵循了API文档和许多其他教程。我正在使用预先训练得更快的rcnn模型和默认配置文件值（我正确地编辑了“PATH TO BECONFİGURED”区域）（我的标签图只有一个项目，其id为1）。在使用6660个训练样例进行训练后，结果并不完美，但对我的测试图像没有问题。主要问题是当我使用不包含自定义对象的不同图像测试模型时，它会将其他对象检测为我的自定义对象。特别是，如果对象是coco数据集（我在coco数据集上预训练的模型），如汽车，刀具，笔记本电脑等，模型检测它们的位置并将它们标记为我的自定义对象。这是一个错误还是我错过了什么？
我的配置文件，标签地图，测试代码和用于创建tf记录的文件位于：https://github.com/mstferis/tensorflow_object_detection
total loss graphic in tensorboard
使用此模型我将获取这些输出。它会检测手枪（这就是我想要的），但它也会将其他物体检测为手枪。
*注意（更新）：最后，我将其他类的图片添加到我的训练集中，并将它们标记为我的自定义对象。现在模型预测误报率较低。但我以前仍然找不到什么问题。
