如何在TensorFlow对象检测API中从头开始训练?

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github问题2446说如果我们想从头开始训练,我们需要在model.config中评论这一行:

#fine_tune_checkpoint: "PATH_TO_BE_CONFIGURED/model.ckpt"
from_detection_checkpoint: true

我遵循了这个问题并评论了这一行,用于在我自己的数据集中训练SSD_mobilenet。它可以训练并且损失可以减少,但精度保持在0.0。

我之前使用物体检测api和模型动物园的预训练模型,它在mAP = 90%时运行良好,这两个任务之间的唯一区别是model.config中的注释行。

我想知道如何使用TensorFlow中的对象检测api从头开始训练检测模型。谢谢!

python tensorflow deep-learning object-detection
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我建议你继续微调你的模型,而不是从头开始训练。从头开始训练模型需要更多的计算时间来使模型收敛,这意味着你再次从随机权重开始,你正在调整它们直到它们收敛,这将最终收敛,但收敛的时间可能是一周或一个月因为它是一个大型的神经网络。

在微调中,您将使用先前的权重,但您将根据自己的数据集对其进行调整,最终结果是您的模型可帮助您在自己的数据集中进行检测。最终模型也或多或少是从头开始训练的结果,因为模型只适用于您的新数据集和新类。

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