Потеря проверки графика в API обнаружения объектов Tensorflow

Question

Я использую Tensorflow Object Detection API для обнаружения и локализации одного объекта класса в изображениях.Для этих целей я использую предварительно обученную модель fast_rcnn_resnet50_coco_2018_01_28.

Я хочу обнаружить недооценку / переоснащение после тренировки модели.Я вижу потери при обучении, но после оценки Tensorboard показывает только метрики mAP и Precision и без потерь.

Возможно ли также построить потерю проверки на Tensorboard?

Answer 1

Чтобы увидеть кривую проверки, вы должны изменить fast_rcnn_resnet50_coco.config:

1- комментарий max_evals строка
2- установить eval_interval_secs: 60.
3- num_examples должно быть равно илименьше, чем количество «файлов», которые у вас есть в «val.record».

eval_config: { . 
  num_examples: 600 . 
  eval_interval_secs: 60 . 
  # Note: The below line limits the evaluation process to 10 evaluations.  
  # Remove the below line to evaluate indefinitely.  
  # max_evals: 10 .
}

Answer 2

Существует потеря проверки.Предполагая, что вы используете самый последний API, кривая под «потерями» - это потери при проверке, в то время как «потеря_1 / 2» - это потеря обучения.