tensorflow API 检测框和评估
tensorflow API detection boxes and evaluation
我正尝试按照本教程 https://towardsdatascience.com/how-to-train-your-own-object-detector-with-tensorflows-object-detector-api-bec72ecfe1d9 在 tensorflow 上使用 API 检测。但是有一些细节我不明白。
首先，我不理解配置文件中用于评估的一些参数。 "num readers" 和 "max_evals" 参数。 "Max evals" 似乎是数据集的评估次数，但为什么默认情况下不是 1？因为我们只需要测试一次检查点（或者我错了？）。关于训练，数据洗牌是自动的吗？
其次，我想知道我们是否可以使用 tensorboard 以便在带有 API 检测的训练期间在图像中显示框。如果有，获取步骤是什么？
num_readers：我不完全确定，但这可能与读取 eval 输入所需的进程数有关。如果您发现读取数据确实是您浪费时间的地方，您可以尝试更改它（但通常情况并非如此，推理需要更多时间）。
max_evals：表示要评估多少个检查点。在训练时，trianing 作业会定期保存检查点（这样如果你停止训练，你不会丢失所有以前的工作，例如；或者你可以在 n 和 n 分别创建的网络之间进行选择m 次迭代）。您通常会同时启动评估作业，这将定期评估最后创建的检查点，最多 max_evals 个检查点。如果您不填写该值，它将评估所有创建的检查点，从而在训练期间定期为您提供评估性能。
关于打乱训练数据：您需要将 shuffle: True 添加到训练输入 reader（在配置文件中），但是 apparently 它可能无法在第一个时期工作，因此您可能还应该确保事先未对数据集进行排序。
在训练期间显示带有框的图像：是的，你可以。您需要 运行 评估工作。您可以设置将多少图像保存在配置文件中。要查看这些图像检测的演变，您需要在评估输入 reader 中输入 shuffle: False。否则它会在每一步向您显示不同的图像，因此您不会真正看到进度。然后你只需 运行 Tensorboard，图像将在 "images" 选项卡中。
我正尝试按照本教程 https://towardsdatascience.com/how-to-train-your-own-object-detector-with-tensorflows-object-detector-api-bec72ecfe1d9 在 tensorflow 上使用 API 检测。但是有一些细节我不明白。
首先，我不理解配置文件中用于评估的一些参数。 "num readers" 和 "max_evals" 参数。 "Max evals" 似乎是数据集的评估次数，但为什么默认情况下不是 1？因为我们只需要测试一次检查点（或者我错了？）。关于训练，数据洗牌是自动的吗？
其次，我想知道我们是否可以使用 tensorboard 以便在带有 API 检测的训练期间在图像中显示框。如果有，获取步骤是什么？
num_readers：我不完全确定，但这可能与读取 eval 输入所需的进程数有关。如果您发现读取数据确实是您浪费时间的地方，您可以尝试更改它（但通常情况并非如此，推理需要更多时间）。max_evals：表示要评估多少个检查点。在训练时，trianing 作业会定期保存检查点（这样如果你停止训练，你不会丢失所有以前的工作，例如；或者你可以在n和n分别创建的网络之间进行选择m次迭代）。您通常会同时启动评估作业，这将定期评估最后创建的检查点，最多max_evals个检查点。如果您不填写该值，它将评估所有创建的检查点，从而在训练期间定期为您提供评估性能。关于打乱训练数据：您需要将
shuffle: True添加到训练输入 reader（在配置文件中），但是 apparently 它可能无法在第一个时期工作，因此您可能还应该确保事先未对数据集进行排序。在训练期间显示带有框的图像：是的，你可以。您需要 运行 评估工作。您可以设置将多少图像保存在配置文件中。要查看这些图像检测的演变，您需要在评估输入 reader 中输入
shuffle: False。否则它会在每一步向您显示不同的图像，因此您不会真正看到进度。然后你只需 运行 Tensorboard，图像将在 "images" 选项卡中。