Tensorflow对象检测api验证数据大小

By simon at 2018-02-28 • 0人收藏 • 43人看过

我从对象检测API运行教程,并使用了Oxford数据集 ResNet Faster-RCNN。 当我评估我的训练d模型通过运行(eval.py),Tensorboard返回 约0.95平滑精度值。 我的问题是有多少图像集评估?因为来自Tensorboard 和他们的教程链接 (), Tensorboard仅显示10张图像。 这是否意味着他们只用10张图像检查精度? 我的牛津数据集验证jpg计数应该是大约2,200。 在我的配置中,我正确地指定了输入路径:

eval_input_reader: {
  tf_record_input_reader {
    input_path: "my_path/pet_val.record"
  }
  label_map_path: "my_path/pet_label_map.pbtxt"
  shuffle: false
  num_readers: 1
}
eval.py最后打印mAP吗? 我大约三天前在我的1个GPU本地机器上运行eval.py,但事实并非如此 打印一份nything。 最后,这个API是否提供F值和fps(每秒帧数)?任何人都有 与此相关的经验? 编辑:似乎我们可以从配置中设置eval大小限制,如 /objectdetection/samples/configs/fasterrcnnresnet101pets.config#L131.何时 我从中打印len(resultlists) https://github.com/tensorflow/models/blob/master/object_detection/eval_util.py#L404 它打印2000,这是我的eval numexamples。 我还能够通过手动比较时间戳来生成fps。

1 个回复 | 最后更新于 2018-02-28
2018-02-28   #1

默认情况下,我们只在Tensorboard上显示10幅图像(以避免压倒性的 它与图像),但这是可配置的[evalconfig](https://github.com/tensorflow/models/blob/master/objectdetection/protos/eval.proto#L11)。 你也可以改变评估的图像数量(默认为5000) 配置了。

登录后方可回帖

Loading...