Добавить новый класс в набор данных mscoco, тензор потока обнаружения объектов

Question

Я хотел бы добавить новый класс (например, пистолет) в набор данных кокосов (90 классов), чтобы я обнаружил 91 класс.

У меня есть это:

набор данных: 300 изображение о пистолете

labelmap.pbtxt:

item {
    id: 1
    name: 'Handgun'
}

pipe.config:

num_classes: 1
fine_tune_checkpoint: "/media/Shared/faster_rcnn_resnet101_coco_2018_01_28/model.ckpt"
from_detection_checkpoint: true
load_all_detection_checkpoint_vars: true

Возможное решение: Изменить num_classes: 1 на num_classes: 90+1?

Большое спасибо за ответ мне.

Answer 1

К сожалению, вы не можете просто добавить один класс, пройти переподготовку и узнать все 91 класс. Если вы хотите обучить модель для всех 91 класса, загрузите набор данных кокосовых орехов, добавьте свой собственный набор данных с метками, а затем обучите модель. Другой вариант - переучить вторую модель только одним классом и сделать вывод, что один класс использует эту недавно обученную вторую модель. Вы должны будете определить другие 90 классов, используя доступную модель отдельно. Вы можете узнать о том, как выполнить обнаружение пользовательских объектов, используя ответ в следующем посте. Обнаружение объекта в режиме реального времени Tensorflow