問題タブ [object-detection-api]

ユースケースにテンソルフローモデルのオブジェクト検出を使用していますが、品質が最高ではないため、トレーニングプロセスで無視したいボックス/クラスがいくつかあります。
黒い四角形のボックス領域を削除したくないのは、画像が変更され、トレーニングプロセスで負の例になりたくないためです

それを行う簡単な方法はありますか？
私はtensorflowモデルのオブジェクト検出を高速に使用しています-PASCAL VOCデータプレゼンテーションを使用したRCNN実装

tensorflow メトリクス (tf.metrics) についていくつか質問があります。精度、精度、false_positives など、利用可能ないくつかの指標があります。

API の精度などに応じて、少なくとも 2 つの引数が必要です。

「session.run」の後、いくつかの Tensor を含む結果辞書ができました。下の図を参照してください。

結果辞書

検出ボックス

グラウンドトゥルースボックス

検出スコア

この値を使用して、精度、精度、false_positive などを計算するにはどうすればよいですか?

私は次のことを試しました：

しかし、次のエラーが表示されます。

とにかく、精度の計算には「真陽性」と「偽陽性」が必要であるため、私の試みは意味がありません。