Я хочу создать свои .tfrecord файлы, используя tensorflow object detection API, и использовать их для обучения. Запись будет подмножеством исходного набора данных, поэтому модель будет обнаруживать только определенные категории.
Я не могу найти t understand and can информации о том, как как идентификаторы присваиваются меткам в label_map.pbtxt во время обучения g.
Что я делаю ...
Шаг 1:
назначьте label_id во время создания файла tfrecord, куда я поместил свои собственные идентификаторы:
'image/object/class/label': dataset_util.int64_list_feature(category_ids)
'image/object/class/text': dataset_util.bytes_list_feature(category_names)
Шаг 2:
создать файл меток, например, с помощью две категории:
item { name: "apple" id: 53 display_name: "apple" }
item { name: "broccoli" id: 56 display_name: "broccoli" }
Шаг 3:
Поезд модель
После обучения обнаружены некоторые объекты, но с меткой N / A . Когда я устанавливаю идентификатор, начиная с 1, он показывает правильные метки .
Мои вопросы:
- Почему он не сопоставлен правильно с меткой с пользовательским идентификатором?
- Может ли второй идентификатор иметь другое значение, чем 2? Я уверен, что видел пропущенные идентификаторы в файле меток для набора данных кокосовых орехов.
- Как установить идентификатор, чтобы иметь пользовательское значение, если это возможно?
Спасибо