Я запускаю обнаружение объектов с более быстрой моделью R2 CNN inception V2.Феттинг проходит хорошо, и потери уменьшаются почти до 0 после 100000 шагов.Чтобы увидеть качество прогноза и избежать лишних попыток, я стараюсь одновременно потерять все имеющиеся у меня файлы eval.
файл конфигурации для части eval:
eval_config: {
num_examples: 50
# Note: The below line limits the evaluation process to 10 evaluations.
# Remove the below line to evaluate indefinitely.
# max_evals: 10
num_visualizations: 53
eval_interval_secs: 120
}
eval_input_reader: {
tf_record_input_reader {input_path: "/home/schneider/workspace/bird_detection/val.record" }
label_map_path: "/home/schneider/workspace/bird_detection/Data_output/pascal_label_map.pbtxt"
shuffle: false
num_readers: 1
}
Что я сделал:
- python object_detection / legacy / train.py --train_dir = CP--pipeline_config_path = fast_rcnn_inception_v2_coco_1.config
- тензорная доска --logdir CP /
Я также пытаюсь запустить одновременно train.py и eval.py.До потери на eval в тензорной доске.
Как можно получить эту информацию?Спасибо за помощь!