machine-learning - Tensorflow 对象检测 API

Question

我决定尝试一下机器学习，经过大量的试验和错误，我能够使用 TS 的初始模型创建一个模型。

为了更进一步，我想使用他们的 Object Detection API 。但他们的input preparation说明，引用使用Pascal VOC 2012数据集，但我想在我自己的数据集上进行训练。

这是否意味着我需要将数据集设置为 Pascal VOC 或 Oxford IIT格式？如果是，我该怎么做？

如果没有(我的直觉告诉我情况就是这样)，将 TS 对象检测与我自己的数据集结合使用的替代方案是什么？

旁注: 我知道我训练的初始模型不能用于本地化，因为它是一个分类器

编辑:

对于那些仍然希望实现这一目标的人，here我就是这么做的。

Answer 1

Tensorflow 对象检测 API 中的训练作业期望获得 TF Record 文件，其中某些字段填充有真实数据。

您可以使用与 Pascal VOC 或 Oxford-IIIT 示例相同的格式设置数据，也可以直接创建 TFRecord 文件而忽略 XML 格式。

在后一种情况下，create_pet_tf_record.py 或 create_pascal_tf_record.py 脚本可能仍然有用，可作为 API 期望查看哪些字段以及哪些字段的引用。他们应该采用的格式。目前，我们不提供通常创建这些 TFRecord 文件的工具，因此您必须编写自己的工具。