У меня есть TFRecords с сериализованными примерами TF, которые содержат сериализованное изображение, ограничивающие рамки вокруг объектов на изображении и метки для объектов в каждой ограничительной рамке.
Это означает, что каждый пример TF имеет список меток переменной длины, с точно таким же количеством ограничивающих рамок.
Я хотел бы использовать эти данные для обучения классификатора изображений. Моя модель может Это означает, что каждый прото должен возвращать несколько примеров: по одному на ярлык / ограничивающий прямоугольник на изображении.
Я не уверен, как:
- разбирает каждый протобуф на несколько tf.Examples или
- как выразить API набора данных, что я возвращаю несколько примеров за вызов
map, а не только один.
Руководство и предложения приветствуются. Спасибо.