Я использую API обнаружения объектов Tensorflow для создания настраиваемого детектора для веб-приложения - обнаружение веб-элементов
Мне удалось использовать "rapid_rcnn_resnet101" для обучения передаче.Обучение на GCP с использованием 9 рабочих в течение 10 часов [Мне удалось обучиться за 9713 шагов - больше я бы не использовал свои кредиты GCP]
Потери стабилизировались на уровне 0,04 - 0,02 График потерь .И когда я проверяю на вкладке изображений [Tensorboard].Я вижу, что предсказания происходят последовательно.
- Мои входные изображения представляют собой снимки google.com
- Размер изображения - 3360 X 1768
- Обучение - 17 классов [1 длякаждый веб-элемент]
- 50 дополненных изображений на класс
- данные обучения / теста - случайное распределение 50 изображений между обучением / тестированием.
После обучения для9713 шагов.Я прекратил обучение, так как потери были довольно стабильными. Вот показатели Detectionboxes_precision Detectionboxes_Recall Потеря Я экспортировал контрольную точку в замороженный_граф для прогноза.
Когда я передаю ему веб-камеру или изображение google.com.Он полностью предсказывает объекты. За пределами веб-страницы Веб-камера для прогноза. Классы, предсказанные за пределами
Что я могу сделать, чтобы получить это право.