Tensorflow对象检测api错误分类对象

Question

我按照简单的tutorial 训练了一个自定义对象检测器。
我的损失高达 0.6，但我的问题是检测到的对象会将其他对象归类为我训练过的对象。例如，在我的例子中，它将狗归类为通心粉和奶酪。 我究竟做错了什么 ？

Answer 1

我遇到了完全相同的问题，模型“记住”了以前的对象。配置文件中有一个新配置，在制作视频时没有实现。

在ssd_mobilenet_v1_pet.config 文件中，您必须指定训练开始的检查点的路径，因此它将具有先前训练的所有权重，此配置为fine_tune_checkpoint，下面是from_detection_checkpoint所以它将使用指定的检查点，之后有load_all_detection_checkpoint_vars，默认设置为true，但如果你想让模型“忘记”它训练过的对象，则必须是false。

问题在于load_all_detection_checkpoint_vars 会加载并修复所有权重，包括最后一层的权重，而不仅仅是较低层的权重，因此它会记住过去对象的分类和检测，并与新的对象进行错误分类，因为你的*.pbtxt 有不同的分类。如果您将其设置为 false，它将仅根据您的训练集加载数据并为最终层学习新的权重。