カスタム データセットでディープラボ モデルをトレーニングしましたが、黒い背景だけで何も予測しません。何が問題なのかわかりません
-データ = RGB 画像 + (0-1) ラベル: 400 * 300
-classe=2
-レコード形式に変換:
-トレーニングステップ:
==> 損失 = 0.2 ～ 0.1
python train.py \ --logtostderr \ --vis_split = "train" \ --model_variant = "xception_65" \ --atrous_rates = 6 \ --atrous rates = 12 \ --atrous rates = 18 \ --output_stride = 16 \ --decoder_output_stride = 4 \ --training_number_of_steps = 1000 --train_crop_size = 513 \ --train_batch_size = 1 \ --train_crop_size = 513 \ --Fine_tune_batch_norm=False \ --Tf_initial_checkpoint = "./ Data / Init_models / Deelabv3_pascal_train_aug \ model.ckpt" --Initialize_last_layer = False \ --Last_layers_contain_logits_only = True \ --train_logdir="./data/log/train" \ --dataset_dir="./data/tfrecord" \ --dataset="pascal_voc_seg"
-.pb ステップに変換
python export_model.py \ --logtostderr \ -model_variant = "xception_65" \ --atrous_rates = 6 \ --atrous_rates = 12 \ --atrous_rates = 18 \ --output_stride = 16
このステップまでは、すべて問題ないように見えます
