图片评估中的Tensorboard边界框限制

Question

image1 image2在张量板上训练对象检测模型的评估结果时，并不是在每个对象周围都制作了所有边界框。由于显示的边界框有限制，但是这可能会导致我的训练结果感到困惑。当我制作推理图并进行测试时，可以在边界框数量没有限制的地方更改代码。所以想知道我在哪里可以对张量板做同样的事情。

symbol

max_boxes_to_draw=None

此代码来自tensorflow随附的vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array( image_np, output_dict['detection_boxes'], output_dict['detection_classes'], output_dict['detection_scores'], category_index, instance_masks=output_dict.get('detection_masks'), max_boxes_to_draw=None, use_normalized_coordinates=True, line_thickness=8) Jupyter笔记本。我必须在上面添加一行以使其如图片所示正常工作。

Answer 1

在配置文件中，添加field max_num_boxes_to_visualize并将其更改为更大的值。如果未添加，则默认值为20。 例如

eval_config: {
  num_examples: xxxx
  max_num_boxes_to_visualize: 100
  # Note: The below line limits the evaluation process to xx evaluations.
  # Remove the below line to evaluate indefinitely.
  max_evals: xxx
}

这会将值设置为100。