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tensorflow - Tensorflow Object Detection API を使用してトレーニング ロスを低く抑えながら、高い検証ロス (トレーニング データセットを使用)
スクリプトを使用して Faster RCNN モデルを微調整するときmodel_main.py、私は意図的に評価データセットをトレーニング データセット ( TF_DATA) と同じに設定し、トレーニングと同じ評価の損失が見られることを期待しています。ただし、評価の損失 (4000 エポック後):
トレーニングの総損失は次のとおりです。
定数:
私の設定ファイル：
同じデータを使用したトレーニングと評価のステップで総損失が異なるのはなぜですか?
スクリプトのみを使用するとlegacy/train.py、1000 エポック後に適切な境界ボックスが表示されます
python - Tensorflow オブジェクト検出 API テストが失敗する
Tensorflow ユーザーおよびコミュニティの皆様、こんにちは。
オブジェクト検出のチュートリアルを実行していて、いくつかの問題が発生しました。インストールに問題があるかどうかはわかりませんが、すべてのコマンドが正常に終了し、これで行き詰まりました。
- プロトブフ バージョン: 3.12.4
- Python バージョン: Python 3.8.5
- テンソルボード 2.3.0
- tensorboard-plugin-wit 1.7.0
- テンソルフロー 2.3.0
- テンソルフローアドオン 0.11.0
- tensorflow-datasets 3.2.1
- tensorflow-estimator 2.3.0
- テンソルフローハブ 0.8.0
- テンソルフロー メタデータ 0.22.2
- テンソルフローモデル最適化0.4.1
- 物体検出: 0.1
ドキュメントで際立っているように、オブジェクト検出はモデルの git からインストールされたことに注意してください。
問題のコマンドは、オブジェクト検出のインストールをテストするための最後のコマンドです。
そして、いくつかのアサーション エラーが発生しました。いくつかの例を次に示します。
最初のアサーションの完全なトレース:
完全なログ出力:
同様の問題に直面している人はいますか？
ありがとう！
tensorflow - カスタム モデルの損失が高い値に収束しました (Tensorflow)
人だけを検出するカスタム モデルをトレーニングしています。
Tensorflow オブジェクト検出 API を使用し、この github ドキュメントに従いました。
coco データセットから画像を取得しました。
400枚のテスト画像と1600枚の列車画像を用意。
ここに私の列車の設定があります。
そして環境。
上記の github ドキュメントによると、損失は 2 未満であるはずですが
、私のモデルの損失は常に 4 に収束します。何か問題はありますか??
何が悪いのかわかりません...
助けてくれてありがとう。