Tendorflow对象检测。
我知道你可以在这里用现有的预训练模型训练新课程：
但我想只检测一个人＆＃39;和＆＃39; car＆＃39;，这两个类已经存在了，还有 培训不是必要的。
但是，＆＃39; faster_rcnn_inception_v2_coco＆＃39;这样的模型，它检测到90个类，对我来说运行速度太慢。
有没有办法减少类，所以检测运行得更快？
PS：我已经将COCO数据集过滤到只有“人”的数据集。然后按照我用Google搜索的常规步骤，我得到了不好的训练结果。我只能成功地检测到了人物的原因。
答案 0 :(得分：1)
解决了我自己。如果你使用了'＃39;或者＆＃39; car＆＃39;在coco中，在预先训练的模型中id为1和3，并且无法更改。
在.config中，设置＆＃39; num_classes＆＃39; = 3，尽管您的类数为2。
3是适合汽车＆＃39; -id。
（例如，如果您选择2个班级，＆＃39; person＆＃39; = 1，＆＃39; truck＆＃39; = 8，您的＆＃39; num_classes＆＃39;应为8）
另外，正确选择您的纪元，您可以看到：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html