tensorflow对象检测，边界框在自己的数据集上不可见

Question

我正在尝试在我自己的数据集上本地运行TF对象检测。除了测试图像上BB的可视化之外，每个步骤都完美地发生。 首先，我在更快的R-CNN Inception ResNet v2上运行Pascal VOC数据集，根据VOC数据集修改脚本然后按照G3doc的说明，一切运行完美，对于可视化，我使用的是ipython jupyter笔记本在异议检测中。可视化非常棒。 然后我尝试为我自己的数据集做同样的事情。重复所有步骤相同但图像上没有显示BB。

有人可以帮助解决可能出现的问题吗？

P.S。我使用的是ubuntu 16.04,64GB ram系统。

Answer 1

尝试将边界框传递给打印语句。你得到任何有效的输出吗？如果是这样，则可能与您的模型无关，并且可以很好地创建边界框。你的mAP是多少？如果在培训过程中还很早，那么您的准确性可能太差了，没有达到最低要求。

在object_detection / utils / visualization_utils.py中查看visualize_boxes_and_labels_on_image_array()函数，注意min_score_thresh的默认值。您可以更改此默认值，也可以在调用函数时将min_score_thres=0作为参数传递。