大家好，
我的目标是在1920x1080大小的图像上检测人和汽车（白天和黑夜），为此，我使用了tensorflow API，SSD mobilenet模型，并注释了1000张图像（用于训练的900张图片，用于100张的评估）来自7个不同的相机我以960x540的图像尺寸启动了培训。我的模型无法收敛。我不知道该怎么办，我应该为昼夜物体设置不同的类吗？
在使用tensorflow API进行人脸检测的教程中，他们使用仅包含人脸的图像的数据集，然后在复杂场景上使用模型。知道类似SSD的模型也会学习负面示例，这是一个好主意吗？
谢谢
（来源：https://blog.usejournal.com/face-detection-for-cctv-surveillance-6b8851ca3751）
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“不收敛”是什么意思？您是指火车/验证损失吗？
在这种情况下，我想到的第一件事就是降低学习率（我有类似的问题）。
您可以通过修改配置文件来做到这一点，在“ train_config ”部分中，您将找到值“ initial_learning_rate ”。
尝试将其设置为一个较低的值（例如，降低一个数量级），看看是否有帮助。