блоки обнаружения и оценки API tenorflow

Question

Я пытаюсь использовать обнаружение API в тензорном потоке после этого урока https://towardsdatascience.com/how-to-train-your-own-object-detector-with-tensorflows-object-detector-api-bec72ecfe1d9.Но есть некоторые детали, которые я не понимаю.

Во-первых, я не понимаю некоторые параметры для оценки в файле конфигурации.Параметры "num reader" и "max_evals"."Max evals" - это число оценок в наборе данных, но почему оно не равно 1 по умолчанию?Потому что нам нужно только один раз проверить контрольную точку (или я ошибаюсь?).Что касается обучения, данные перемешиваются автоматически?

Во-вторых, мне интересно, можем ли мы использовать тензорную доску, чтобы отображать прямоугольник на изображении во время тренировки с обнаружением API.Если да, каковы его шаги?

Answer 1

• num_readers: Я не совсем уверен, но, вероятно, это как-то связано с тем, сколько процессов вам понадобится для чтения входных данных eval.Вы можете попытаться изменить его, если увидите, что чтение данных действительно там, где вы теряете время (хотя обычно это не так, однако вывод занимает больше времени).

• max_evals: говорит, сколько контрольных точек вы хотите оценить.Во время обучения задание трианирования будет регулярно сохранять контрольные точки (так что, если вы прекратите обучение, вы не потеряете всю предыдущую работу, например; или так, что вы сможете выбирать между сетями, созданными соответственно n и m итерации).Обычно вы одновременно запускаете оценочную работу, которая регулярно оценивает последнюю созданную контрольную точку, до max_evals контрольных точек.Если вы не заполните это значение, он оценит все созданные контрольные точки, тем самым регулярно предоставляя вам результаты оценки во время обучения.

• о перетасовке данных тренировки: вам нужно добавить shuffle: True для чтения ввода поезда (в файле конфигурации) для этого, но очевидно он может не работать в первую эпоху, поэтому вам, вероятно, также следует убедиться, что ваш набор данных не отсортирован заранее.

• для отображения изображений с полями во время тренировки: да, вы можете.Для этого вам нужно запустить оценочную работу.Вы можете установить, сколько изображений будет сохранено в файле конфигурации.Чтобы увидеть эволюцию обнаружений для этих изображений, вам понадобится shuffle: False в вашем eval input reader.В противном случае он будет показывать вам разные изображения на каждом шаге, поэтому вы не сможете увидеть прогресс.Затем вы просто запускаете Tensorboard, изображения будут на вкладке «Изображения».