使用自己的图像重新训练对象检测模型（张量流）

Question

早上好，

我一直在使用 tensorflow object detection tutorial 使用它们作为冻结图提供的 ssd_mobilenet 以及相应的检查点文件（model.ckpt.data-00000-of-00001，模型.ckpt.index，model.ckpt.meta）。 然而，由于图像有时被错误识别，我希望我可以将自己的图像提供给检测模型并提高其对我的图像的性能，这些图像都是由同一台相机拍摄的。

Google 无法帮助我从哪里开始。我遇到的问题： - 是否有任何代码 sn-ps 显示要加载哪些文件以及如何训练现有模型？ - 我是否需要使用旧数据（即 COCO）+ 新数据（我的图像）重新训练加载的模型，或者我可以使用我的数据重新训练它并且模型记住它之前学到的内容？

很抱歉这个非常不具体的问题，但我不知道从哪里开始。

Answer 1

有一个很棒的 walkthrough blog 和 code base 由 Dat Tran 编写。他使用预训练的 SSD_mobilenet 作为开始，训练了一个模型来识别图像中的浣熊。这是我发现的最佳起点。希望这会有所帮助。