В настоящее время я использую API TF OD.Тем не менее, я сталкиваюсь с некоторыми проблемами с выводом.Действия по воспроизведению моей проблемы:
- Загрузка более быстрой модели R-CNN Resnet101, предварительно обученной работе с данными Kitti
- Создание файлов Tf-Record для некоторых данных городских пейзажей (сначала я извлек ограничивающую рамку)координирует и сохраняет их в текстовый файл)
- Выполнение вывода предварительно обученной модели Resnet101-Kitti для данных Kitti (достигнутая точность ~ 90% mAP@0.5) и для данных городских пейзажей (достигнутая точность 0.000035% mAP @).0.5) как на классах пешеходов, так и автомобилей
Я не знаю, почему существует такая большая разница в точности
Я уже использовал разные разрешения изображения данных изображения Cityscapes, и яизменил исходный файл (https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/dataset_tools/create_kitti_tf_record.py) kitti_record, чтобы он выглядел аналогично файлу tfrecord Cityscapes, который я создаю.
Я использую учебное пособие https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/using_your_own_dataset.md для создания файлов Cityscapes_tfrecord и добавляю только атрибут hard_obj вДля того, чтобы не получить ошибку.
Я ожидаю, что точность данных по городским пейзажам будет намного выше.Оно должно быть более 10% или выше, а не около 0,000035%.
Кто-нибудь знает, почему появляется эта ошибка?Я борюсь с этой ошибкой с незапамятных времен и не знаю, как ее решить.Любые замечания или подсказки очень ценятся.
Заранее большое спасибо.