python - 如何在 TensorFlow 对象检测 API 中从头开始训练？

Question

github 问题 2446说如果我们想从头开始训练，我们需要在 model.config 中注释这一行:

#fine_tune_checkpoint: "PATH_TO_BE_CONFIGURED/model.ckpt"
from_detection_checkpoint: true

我关注了这个问题并评论了这一行以在我自己的数据集中训练 SSD_mobilenet。它可以训练并且损失可以减少，但准确率保持在0.0。

我之前用模型动物园的预训练模型使用对象检测 api，它在 mAP=90% 时运行良好，这两个任务之间的唯一区别是 model.config 中的注释行.

我想知道如何使用 TensorFlow 中的对象检测 API 从头开始​​训练检测模型。谢谢!

Answer 1

我建议您继续微调您的模型，而不是从头开始训练它。从头开始训练模型需要更多的计算时间才能使模型收敛，这意味着您再次从随机权重开始并调整它们直到它们收敛，这最终会收敛，但收敛的时间可能是一周或一个月因为它是一个大型神经网络。

在微调中，您将使用以前的权重，但您将根据自己的数据集调整它们，最终结果是您的模型可以帮助您在自己的数据集中进行检测。最终模型也或多或少是从头开始训练的结果，因为该模型仅适用于您的新数据集和新类。