Оценить модель обнаружения объекта TensorFlow

Question

Как я могу оценить мою модель обнаружения объектов простым и понятным способом, я использовал API обнаружения объектов TensorFlow, но я не понимал графики Tensorboard. Могу ли я оценить это вручную? Любая помощь? :(

Answer 1

Вы можете использовать матрицу путаницы для оценки вашей модели в тестовом наборе данных. После обучения модели в вашем наборе данных экспортируйте граф вывода для оценки. Найдите прикрепленную ссылку, которая поможет вам шаг за шагом к оценке. Удачи! confusion_matrix

Answer 2

Добро пожаловать в StackOverflow! Короче да можно. Тем не менее, это может занять довольно много времени для достижения вашей цели. Вот шаги, которые вы, возможно, захотите выполнить (при условии, что у вас есть базовое c понимание графиков и сеансов Tensorflow, в противном случае, пожалуйста, обновите ваш вопрос):

1. Экспорт вашей модели в замороженную график (*. pb файл) через ЗДЕСЬ . Этот шаг даст вам готовую модель, которую вы можете загрузить без каких-либо зависимостей API обнаружения объектов.

2. Напишите скрипт для загрузки вашей модели (замороженный график) и выполнить оценку. Некоторые инструкции можно найти по адресу ЗДЕСЬ . Убедитесь, что вы используете такие инструменты, как Netron для проверки имен входных и выходных узлов вашего замороженного графика.

3. Как только вы сможете выполнить оценку, вы можете написать метрики в вашем собственном наборе данных, таком как mAP, и l oop для всех изображений, чтобы получить требуемую оценку.