TFODAPI-模型微调不起作用
使用Tensorflow对象检测API，我发现每个检测到的对象的置信度都超过50%。我希望看到分数较低的检测结果，因为我正在处理的一些图像中，许多相关目标（人员和/或车辆）都未命中。我还想更改分数_阈值以加快NMS（根据https://becominghuman.ai/tensorflow-object-detection-api-basics-of-detection-2-2-28b348495eec ).
我正在使用ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型，所以我在object_detection\样本\配置中更改了ssd_mobilenet_v1_coco.config：
“匹配的_阈值”和“不匹配的_阈值”从0.5到0.3，
“得分阈值”从1e-8降至0.2
而且
“欠条阈值”从0.6到0.8
然后，从“对象检测”文件夹运行：
"pythonexport_inference_graph.py--input_typeimage_tensor--pipeline_config_path.\样本\配置\ssd_mobilenet_v1_coco.config--trained_checkpoint_prefix.\ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17\model.ckpt--output_directory。\fine_tuned_model"
我得到了“冻结推理图”。我还可以准备相关的“freezed_interference_graph.pbtxt”，其中我看到iou_阈值实际上从0.6更改为0.8，因此我假设其他参数也正确更改。
然后我改变object_detection_tutorial.ipynb以便使用新模型：我将MODEL_NAME='ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17'更改为MODEL_NAME='fine_tuned_model'，然后我一步一步地执行它，跳过下载模型部分。我确实看到了与“ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17”的不同，因为在狗“image1.jpg”中，我看到右边的狗周围有两个边界框，我想是因为iou_threshold值较高。我不能检测置信分数低于50%的对象。它与测试图像并不相关，但是改变图像我看到许多丢失的对象。我想我错过了什么，但我不知道是什么。
非常感谢。
共有1个答案
我终于找到了我怀疑的答案。
简单地说，只需指定min_score_thresh值作为“visualize_boxes_and_labels_on_image_array”函数的参数！！！： O： O： O
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