TensorFlow 对象检测 API 只训练一个 class 来自几个
TensorFlow Object Detection API trains only one class from several
我 运行 在我自己的数据集上使用 TF 对象检测 API 训练过程 class，但是在相当多的步骤（大约 20k）之后我可以看到TensorBoard 中的 PerformanceByCategory 菜单，mAP 仅针对一个类别增加，其他甚至没有启动。
我的数据集是 PascalVOC 格式，我正在关注 to create it. After data preparation I have generated Pascal records, edited label map and pipeline config, downloaded all the staff with ssd model checkpoints to Google Cloud Platform and started training and evaluation jobs accordingly to Object Detection API Documentation。
但是从 TensorBoard 看来，数据或其他方面有问题，因为我的另一个 classes 没有任何反应。
在使用多个 class 训练对象检测 API 时是否有任何提示或功能？
提前感谢您的帮助！
[已编辑]:
所以在尝试使用他们在教程中默认提供的 PascalVOC 数据集训练模型时，我注意到他们的 Pascal 记录比我的大得多。我在文本编辑器中打开它们，并且有来自 ImageSets 的每个 class 的引用，但是我的记录只包含我在 create_pascal_tf_records.py.
中指出的那个 class 的引用
我想念什么伙计们？请帮忙！
好的，我想我已经找到问题所在了。
主要问题是我制作的 ImageSets 不正确。对于每个 class 我一直在添加它们相应的图像列表，因此每个训练和 val 文件在我的情况下都是不同的。
由于:
The punchline is that we currently only look at the first column of
the aeroplane_train.txt file (which is the same as the other
xxx_train.txt files) and lets us figure out the path for each image in
the training set.
因为每个文件都不同，create_pascal_tf_records.py 只选择了我第一个 class 的路径。
希望这对其他人有所帮助。
我 运行 在我自己的数据集上使用 TF 对象检测 API 训练过程 class，但是在相当多的步骤（大约 20k）之后我可以看到TensorBoard 中的 PerformanceByCategory 菜单，mAP 仅针对一个类别增加，其他甚至没有启动。
我的数据集是 PascalVOC 格式，我正在关注
但是从 TensorBoard 看来，数据或其他方面有问题，因为我的另一个 classes 没有任何反应。
在使用多个 class 训练对象检测 API 时是否有任何提示或功能？
提前感谢您的帮助！
[已编辑]:
所以在尝试使用他们在教程中默认提供的 PascalVOC 数据集训练模型时，我注意到他们的 Pascal 记录比我的大得多。我在文本编辑器中打开它们，并且有来自 ImageSets 的每个 class 的引用，但是我的记录只包含我在 create_pascal_tf_records.py.
中指出的那个 class 的引用我想念什么伙计们？请帮忙！
好的，我想我已经找到问题所在了。
主要问题是我制作的 ImageSets 不正确。对于每个 class 我一直在添加它们相应的图像列表，因此每个训练和 val 文件在我的情况下都是不同的。
由于
The punchline is that we currently only look at the first column of the aeroplane_train.txt file (which is the same as the other xxx_train.txt files) and lets us figure out the path for each image in the training set.
因为每个文件都不同，create_pascal_tf_records.py 只选择了我第一个 class 的路径。
希望这对其他人有所帮助。