Tensorflow 对象检测配置文件文档

Question

我正在使用 object detection api在 tensorflow 中。我注意到几乎所有参数都通过配置文件。但是，我找不到有关这些配置文件选项的任何文档或教程。

我知道在官方 git 中他们提供了 list of config files对于他们的预训练模型，这可能非常有帮助，但它并未涵盖所有情况，当然如果需要，也不会提供任何解释。

例如在 train_config部分有一些数据增强选项是不言自明的，但其他选项的潜在存在尚不清楚:

  data_augmentation_options {
    random_horizontal_flip {
    }
  }
  data_augmentation_options {
    ssd_random_crop {
    }
  }

有我可以引用的来源吗？例如在这个 tutorial出现了两个我不知道的额外选项( batch_queue_capacity 和 prefetch_queue_capacity )。我在哪里可以找到一个不错的选项列表？我知道它是特定于模型的，但其中一些是通用的并且非常有用。

Answer 1

如 the configuration documentation 中所述，配置文件只是Protocol Buffers .proto 中描述的对象 research/object_detection/protos 下的文件.顶级对象是 TrainEvalPipelineConfig定义于 pipeline.proto 和不同的文件描述了每个元素。例如，data_augmentation_options是 PreprocessingStep对象，定义于 preprocessor.proto (这又可以包括用于不同预处理任务的一系列其他可能的对象)。每个对象和字段的含义可能明显也可能不明显或有据可查，但您始终可以引用源代码以查看每个值的确切使用方式(例如，检查 preprocessor.py 以了解数据增强是如何进行的)完毕)。