我正在尝试新的tensorflow对象检测api,但是演示不像在预先训练的模型上的示例中所示的那样准确。TensorFlow对象检测模型演示不能正常工作
我使用位于例如:Tutorial/Example on API Github
结果相应Github页所示是这样的:Image showing demo results,而我在预先训练模式的结果是这样的:My results。
我遵循Github上描述的安装说明。任何人都知道为什么教程示例与我的预训练模型的结果之间存在差异?
我正在尝试新的tensorflow对象检测api,但是演示不像在预先训练的模型上的示例中所示的那样准确。TensorFlow对象检测模型演示不能正常工作
我使用位于例如:Tutorial/Example on API Github
结果相应Github页所示是这样的:Image showing demo results,而我在预先训练模式的结果是这样的:My results。
我遵循Github上描述的安装说明。任何人都知道为什么教程示例与我的预训练模型的结果之间存在差异?
默认情况下,IPython noteboook使用我们的SSD Mobilenet检测器,该检测器不会产生最佳结果,但是它是我们最快的型号之一。我们的Github页面上的图像是使用不同的模型生成的。考虑试用我们的model zoo其他型号。
哎呀,谢谢。我会试试看。 –
不要使用可视化util,它会剪裁检测到的对象,尝试使用输出张量中的原始数据并使用自己的阈值算法。 而且所有这些演示模型都训练得不是很密集,因为默认情况下这样的模型应该给予mAP大约80%而不是30%。
您可以使用模型“faster_rcnn_resnet101_coco_2017_11_08”而不是“ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_08”
你是如何训练你的模型? –
我使用了演示中提供的预先训练的模型。问题描述中链接的示例包含一段代码,用于下载和加载预先训练的“冻结张量流模型”。 –