Tensorflow对象检测API中的图验证损失

Question

我正在使用Tensorflow对象检测API来检测和定位图像中的一个类对象。为此，我使用了预先训练的faster_rcnn_resnet50_coco_2018_01_28模型。

在训练模型后，我想检测不足/过度拟合。我看到了训练损失，但是在评估Tensorboard后仅显示了mAP和Precision指标，而没有损失。

是否也可以在Tensorboard上绘制验证损失？

Answer 1

存在验证丢失。 假设您使用的是最新的API，则“损失”下的曲线是验证损失，而“损失_1 / 2”下的曲线是训练损失。

Answer 2

使用model_main.py进行训练会在张量板上给出两条曲线。他们应该是训练和验证损失。

您可以在CMD上使用以下命令。

python object_detection / model_main.py --num_eval_steps = 10 --num_train_steps = 50000 --alsologtostderr --pipeline_config_path = C：/DroneMaskRCNN/DroneMaskRCNN1/mask_rcnn_inception_v2_coco.config --model_dir = C：/ DroneMaskRCNN / >

Answer 3

要查看验证曲线，您应该更改faster_rcnn_resnet50_coco.config：

1-评论max_evals行
2组eval_interval_secs：60。
3- num_examples应等于或小于您在“ val.record”中拥有的“ files”数。

eval_config: { . 
  num_examples: 600 . 
  eval_interval_secs: 60 . 
  # Note: The below line limits the evaluation process to 10 evaluations.  
  # Remove the below line to evaluate indefinitely.  
  # max_evals: 10 .
}