将新类添加到现有的Tensorflow对象检测模型类中

Question

我试图在tensorflow对象检测模型中向ms_coco_model（有90个类）添加一个新类，并运行相同的训练集。 我使用预先训练过的模型检查点：＆＃34; ssd_mobilenet_v1_coco_checkpoint＆＃34;加快训练步骤。

我关注了博客MSBuild options，这非常有效。因为它仅在.pbtxt文件中具有1个类的浣熊数据集上运行训练步骤。 输出与预期一致，并且能够仅检测到＃34;给定输入文件中的浣熊。

我想要实现的是，能够在给定的输入文件中检测浣熊以及其他对象。我遵循以下方法：

1. 将浣熊注释.xml转换为.json格式（与ms_coco相同 数据集）
2. 为ms_coco图像和注释文件添加了浣熊图像和注释
3. 使用create_tfrecord脚本为组合的ms_coco + raccoon数据生成tfrecord，用于训练步骤
4. 更新了.pbtxt文件并添加了ID为91的raccoon类
5. 使用预先训练的模型开始训练步骤ssd_mobilenet_v1_coco_checkpoint

但即使经过约2k步的训练，我也无法达到预期的输出。

这种方法在将新类数据添加到现有数据模型时是否正确？ 我在这里错过了吗？