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tensorflow - Tensorflow オブジェクト検出 API が最初のクラスのみを検出し、残りを無視するのはなぜですか?
ODA独自のデータセットで簡単なテストを実行しました。クラスが 1 つしかないかのように、クラスが 1 つしか検出されないことに気付きました。
正しいクラスを検出する例を次に示します。
そして、これは何もしない例です!:
各画像の下に印刷されているこれらの数字は、classes認識されている他のクラスがあるかどうかを確認するために印刷した変数 (以下のコード) の内容です。
そして、クラスを誤って検出する例を次に示します (再度確認できるように、クラス 1 のみを検出します)。
したがって、基本的には、クラス 1 のみの周囲に長方形を描画するだけです! クラス 2 を完全に無視します。次のような Jupyter ノートブックの例で提供されているコードを使用しています。
設定してみmin_score_thresh=0.1ましたが変わりません！その後max_boxes_to_draw、ご覧のとおり試してみましたが、やはり役に立ちませんでした。コードに関しては、インターネットからモデルをダウンロードする部分を除いて、これと同じです。これをコメントアウトして、事前にトレーニングされた独自のモデルを読み取ります。
オブジェクト検出は初めてで、何が原因なのかわかりません。
更新：
私のラベルマップは次のようになります:
私のデータセットは、以下に示すコードのスニペットを使用して CSV に変換される以下のような XML ファイルで構成されています。注釈の例:
XML を CSV に変換するために使用したスニペットは次のとおりです。
そして最後に、これは私が TFRecords を作成する方法です: