我在玩 TensorFlow 的全新 Object Detection API并决定在其他一些公开可用的数据集上对其进行训练。
我偶然发现了this杂货数据集，包括超市货架上各种品牌香烟盒的图像以及一个文本文件，其中列出了每个图像中每个香烟盒的边界框。数据集中有 10 个主要品牌被标记，所有其他品牌都属于第 11 个“杂项”类别。
我关注了他们的tutorial并设法在这个数据集上训练模型。由于处理能力的限制，我只使用了三分之一的数据集，并对训练和测试数据进行了 70:30 的拆分。我使用了 faster_rcnn_resnet101 模型。我的配置文件中的所有参数都和TF提供的默认参数一样。
在 16491 个全局步骤之后，我在一些图像上测试了模型，但我对结果不太满意 -
无法在顶级货架中检测到 Camel ，而在其他图像中检测到产品
为什么检测不到最上面一排的万宝路？
我遇到的另一个问题是模型从未检测到除标签 1 之外的任何其他标签
未从训练数据中检测到产品的裁剪实例
即使在负面图像中，它也能以 99% 的置信度检测烟盒!
有人可以帮我解决问题吗？我可以做些什么来提高准确性？为什么它检测到所有产品都属于类别 1，尽管我提到了总共有 11 个类别？
编辑添加了我的标签图:
item {
id: 1
name: '1'
}
item {
id: 2
name: '2'
}
item {
id: 3
name: '3'
}
item {
id: 4
name: '4'
}
item {
id: 5
name: '5'
}
item {
id: 6
name: '6'
}
item {
id: 7
name: '7'
}
item {
id: 8
name: '8'
}
item {
id: 9
name: '9'
}
item {
id: 10
name: '10'
}
item {
id: 11
name: '11'
}
最佳答案
所以我想我知道发生了什么。我对数据集进行了一些分析，发现它偏向于类别 1。
这是从 1 到 11 的每个类别的频率分布(基于 0 的索引)
0 10440
1 304
2 998
3 67
4 412
5 114
6 190
7 311
8 195
9 78
10 75
我猜该模型正在达到局部最小值，只需将所有内容标记为类别 1 就足够了。
关于某些盒子检测不到的问题:我又尝试训练了，但是这次没有区分品牌。相反，我试图教模型什么是烟盒。它仍然没有检测到所有的盒子。
然后我决定裁剪输入图像并将其作为输入提供。只是看看结果是否有所改善!
事实证明，输入图像的尺寸远大于模型接受的 600 x 1024。因此，它将这些图像缩小到 600 x 1024，这意味着烟盒正在丢失它们的细节 :)
所以，我决定测试原始模型，该模型在所有类别的裁剪图像上进行了训练，它的工作原理就像一个魅力 :)
这是模型在原图上的输出
这是我裁剪左上角四分之一并将其作为输入提供时模型的输出。
感谢所有帮助过的人!并祝贺 TensorFlow 团队在 API 方面的出色工作 :) 现在每个人都可以训练对象检测模型了!
关于python - TensorFlow 对象检测 API 奇怪的行为，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45029977/
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