我需要诊断一个项目的验证码。我使用Tensorflow提供的object_detection进行了此操作。
我还添加了500个验证码样本，方法是将图像通过LabelImg转换为 XML ，然后转换为TFRecord。
在我使用
旁边"faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28"
问题是机器的精度很低。
我的问题是：
可以通过增加训练数据数量来解决问题吗？
我应该更改算法吗？
使用Yolo 3代替Tensorflow提供的检测对象效果如何？
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问。问题可以通过增加训练数据的数量来解决吗？
A。。这取决于您可以获得多少数据。我认为仅增加训练数据的数量不是一个好方法。
考虑使用微调现有的训练模型来检测对象类别。如果要微调模型，则需要谨慎地分配类标签，因为现有的训练模型（如YOLO3，Faster RCNN等）在其训练数据集中没有标签“验证码”。
我建议您参考this website，它可以帮助您微调模型。
问。我应该更改算法吗？
A。。随心所欲。
问。使用Yolo 3代替Tensorflow提供的检测对象效果如何？
A。我认为，如果您不需要考虑推理时间，则两个不同的模型几乎相同。