如何在 Retinanet 上测试你的模型？答案

【问题标题】：How to test your model on Retinanet?如何在 Retinanet 上测试你的模型？
【发布时间】：2018-02-17 15:27:59
【问题描述】：

我正在使用 Retinanet 模型来训练一个包含大约 50 个类的分类器。模型链接：https://github.com/fizyr/keras-retinanet

这是我到目前为止所做的：

使用建议的步骤安装模型。
使用推荐的阅读格式创建我的图像的 csv。

使用以下脚本训练我的模型：

# Using the installed script:
retinanet-train csv <path to csv file containing annotations> <path to csv file containing classes>

该模型当前正在运行和训练，每个 epoch 大约有 50 个 epoch 和 10000 步。我看到损失在减少，大约需要一天的时间才能完成训练。

我现在该如何处理：

一个。测试我的模型？这里给出的例子：

一个测试网络的例子可以在这个（https://github.com/fizyr/keras-retinanet/blob/master/examples/ResNet50RetinaNet.ipynb网站上的链接已经死了，这似乎合适）笔记本中看到。一般来说，可以从网络中检索输出，如下所示：

    _, _, detections = model.predict_on_batch(inputs)

其中检测结果是检测结果，形状为 (None, None, 4 + num_classes)（对于 (x1, y1, x2, y2, cls1, cls2, ...)）。

可以通过以下方式加载模型：

    from keras_retinanet.models.resnet import custom_objects
    model = keras.models.load_model('/path/to/model.h5',                 
    custom_objects=custom_objects)

对于形状为 1000x600x3 的图像，NVIDIA Pascal Titan X 的执行时间大约为 55 毫秒。

现在在训练期间，我在运行我的模型时没有做任何事情：

为训练和测试数据创建生成器（示例显示在 keras_retinanet.preprocessing.PascalVocGenerator 中）。

我错过了什么吗？

再次，对于多方面的问题，我们深表歉意，并感谢您帮助我。

【问题讨论】：

标签： tensorflow keras

【解决方案1】：

如果测试是指通过网络运行自己的映像，请查看新示例。它所做的只是设置环境、加载模型、加载和准备图像并可视化结果。

https://github.com/fizyr/keras-retinanet/blob/master/examples/ResNet50RetinaNet.ipynb

这个例子有问题吗？还是不清楚？

【讨论】：

我应该关闭它。忘了它。该模型效果很好。非常感谢！
我们需要相同的示例，但用于评估。