Я бы хотел обучить модель обнаружения объектов с помощью Tensorflow с использованием SSD MobileNet V2 и иметь иерархические классы. Например, иметь классы "животное" и его подклассы "лошадь" и "осел". Я ожидаю, что такая модель также обнаружит мула, но вместо того, чтобы предсказать, что это 50% лошадь и 50% осел, скажем, что это ~ 100% животное.
Я использовал предварительно тренированную модель Yolo OpenImages и видел, что она работает, но я неНе знаю, как подготовить такой набор данных в формате TFRecord самостоятельно. Я попытался продублировать все поля аннотаций видов животных с классом «animal», но теперь модель имеет тенденцию обнаруживать только животных, а не лошадей или ослов.
Возможно, решение состоит в том, чтобы тренироваться без «животных» и объединить некоторые вероятностиматематика после логического вывода? Но как?