Обнаружение объектов в 1080p с SSD Mobilenet (Tensorflow API)

Question

Привет всем,

Моя цель - обнаруживать людей и автомобили (днем и ночью) на изображениях размером 1920x1080, для этого я использую API-интерфейс tenorflow, я использую модель SSD для мобильной сети, я комментирую1000 изображений (900 для обучения, 100 для оценки) с 7 разных камер. Я запускаю тренировку с размером изображения 960х540. Моя модель не сходится. Я не знаю, что делать, нужно ли делать разные уроки для дневных и ночных предметов?

В учебном пособии по распознаванию лиц с API tenorflow они используют набор данных с изображениями, содержащими только лица, а затем используют модель в сложных сценах. Является ли это хорошей идеей, зная, что такая модель, как SSD, также получает отрицательные примеры?

Спасибо

(источники: https://blog.usejournal.com/face-detection-for-cctv-surveillance-6b8851ca3751)

Answer 1

Что вы подразумеваете под "не сходятся"? Вы имеете в виду потерю поезда / проверки?
В этом случае первое, что приходит мне в голову, это снизить скорость обучения (у меня была похожая проблема). Вы можете сделать это, изменив свой файл конфигурации, в разделе « train_config » вы найдете значение « initial_learning_rate ».
Попробуйте установить его на более низкое значение(например, на порядок ниже) и посмотрите, поможет ли это.