在 Tensorboard 中显示更多图像 - Tensorflow 对象检测

Question

我正在使用 Tensorflow's object detection framework。培训和评估工作进展顺利，但在张量板上我只能看到评估工作的 10 张图像。有没有办法增加这个数字来查看更多图像？我尝试更改配置文件：

eval_config: {
  num_examples: 1000
  max_evals: 50
}

eval_input_reader: {
  tf_record_input_reader {
    input_path: "xxx/eval.record"
  }
  label_map_path: "xxx/label_map.pbtxt"
  shuffle: false
  num_readers: 1
}

我认为 max_eval 参数会改变这一点，但事实并非如此。

这是我运行用于评估作业的命令：

python ../models/research/object_detection/eval.py \
    --logtostderr \
    --pipeline_config_path=xxx/ssd.config \
    --checkpoint_dir="xxx/train/" \
    --eval_dir="xxx/eval"

Answer 1

应该是你的eval_config里面的num_visualizations参数（参考eval.protocode）

Answer 2

我已经能够通过编辑 object_detection/protos/eval.proto 文件，然后重新运行 protoc（参见 Tensorflow 文档）使它在 Tensorboard 1.11.0 中工作。例如，eval.proto 中的这一行将启用 100 个示例（而不是默认的 10 个）：

optional uint32 num_visualizations = 1 [default=100];

这可能会对系统内存、浏览器性能、评估性能等产生影响。请谨慎使用。

Answer 3

可能最简单的方法是添加命令行参数--samples_per_plugin

完整示例

tensorboard --logdir . --samples_per_plugin=images=100

https://github.com/tensorflow/tensorboard/issues/1012

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