事前トレーニング済みの tf オブジェクト検出 API モデル ( ) で phone モバイル クラスを改善しようとしていましたefficientdet_d0_coco17_tpu-32。
トレーニング データを収集し、次のようなtfrecords場所を作成しました。label_map.pbtext
item {
id: 77
name: 'mobile'
}
pipeline.configを次のように更新しました。
fine_tune_checkpoint: "checkpoint/ckpt-0" (of the pretrained model)
fine_tune_checkpoint_version: V2
fine_tune_checkpoint_type: "detection"
新しいモデルを推論しようとしているときにトレーニングした後、常に1 asを取得していdetection_classesます。
私が間違っていることは何ですか？または継続学習はここでは不可能ですか?