Tensorflow Object Detection API - 错误的对象检测

Question

在 Google-colab 中，我正在尝试使用 Tensorflow 对象检测 API 和 SSD_mobilenet_v1_pets.config 检测汽车，它检测 humans 为 car，car 为 N/A。以下是size config和image dimensions：

anchor_generator {
  ssd_anchor_generator {
    num_layers: 6
    min_scale: 0.2
    max_scale: 0.95
    aspect_ratios: 1.0
    aspect_ratios: 2.0
    aspect_ratios: 0.5
    aspect_ratios: 3.0
    aspect_ratios: 0.3333
  }
}
image_resizer {
  fixed_shape_resizer {
    height: 300
    width: 300
  }

我有 1160 张不同尺寸的图片（例如：73 x 63、118 x 62、62 x 56、71 x 56、276 x 183、259 x 184、318 x 159、700 x 420、647 x 407 , 897 x 554)

我上面提到的输出：

请说明一下，汽车检测错误的问题是因为图像尺寸还是其他原因？

这是我的配置文件

    model {
  ssd {
    num_classes: 1
    box_coder {
      faster_rcnn_box_coder {
        y_scale: 10.0
        x_scale: 10.0
        height_scale: 5.0
        width_scale: 5.0
      }
    }
    matcher {
      argmax_matcher {
        matched_threshold: 0.5
        unmatched_threshold: 0.5
        ignore_thresholds: false
        negatives_lower_than_unmatched: true
        force_match_for_each_row: true
      }
    }
    similarity_calculator {
      iou_similarity {
      }
    }
    anchor_generator {
      ssd_anchor_generator {
        num_layers: 6
        min_scale: 0.2
        max_scale: 0.95
        aspect_ratios: 1.0
        aspect_ratios: 2.0
        aspect_ratios: 0.5
        aspect_ratios: 3.0
        aspect_ratios: 0.3333
      }
    }
    image_resizer {
      fixed_shape_resizer {
        height: 300
        width: 300
      }
    }
    box_predictor {
      convolutional_box_predictor {
        min_depth: 0
        max_depth: 0
        num_layers_before_predictor: 0
        use_dropout: false
        dropout_keep_probability: 0.8
        kernel_size: 1
        box_code_size: 4
        apply_sigmoid_to_scores: false
        conv_hyperparams {
          activation: RELU_6,
          regularizer {
            l2_regularizer {
              weight: 0.00004
            }
          }
          initializer {
            truncated_normal_initializer {
              stddev: 0.03
              mean: 0.0
            }
          }
          batch_norm {
            train: true,
            scale: true,
            center: true,
            decay: 0.9997,
            epsilon: 0.001,
          }
        }
      }
    }
    feature_extractor {
      type: 'ssd_mobilenet_v1'
      min_depth: 16
      depth_multiplier: 1.0
      conv_hyperparams {
        activation: RELU_6,
        regularizer {
          l2_regularizer {
            weight: 0.00004
          }
        }
        initializer {
          truncated_normal_initializer {
            stddev: 0.03
            mean: 0.0
          }
        }
        batch_norm {
          train: true,
          scale: true,
          center: true,
          decay: 0.9997,
          epsilon: 0.001,
        }
      }
    }
    loss {
      classification_loss {
        weighted_sigmoid {
          anchorwise_output: true
        }
      }
      localization_loss {
        weighted_smooth_l1 {
          anchorwise_output: true
        }
      }
      hard_example_miner {
        num_hard_examples: 3000
        iou_threshold: 0.99
        loss_type: CLASSIFICATION
        max_negatives_per_positive: 3
        min_negatives_per_image: 0
      }
      classification_weight: 1.0
      localization_weight: 1.0
    }
    normalize_loss_by_num_matches: true
    post_processing {
      batch_non_max_suppression {
        score_threshold: 1e-8
        iou_threshold: 0.6
        max_detections_per_class: 100
        max_total_detections: 100
      }
      score_converter: SIGMOID
    }
  }
}

train_config: {
  batch_size: 32
  optimizer {
    rms_prop_optimizer: {
      learning_rate: {
        exponential_decay_learning_rate {
          initial_learning_rate: 0.004
          decay_steps: 800720
          decay_factor: 0.95
        }
      }
      momentum_optimizer_value: 0.9
      decay: 0.9
      epsilon: 1.0
    }
  }
  fine_tune_checkpoint: "ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017/model.ckpt"
  from_detection_checkpoint: true
  data_augmentation_options {
    random_horizontal_flip {
    }
  }
  data_augmentation_options {
    ssd_random_crop {
    }
  }
}

train_input_reader: {
  tf_record_input_reader {
    input_path: "object_detection/data/train.record"
  }
  label_map_path: "object_detection/data/object-detection.pbtxt"
}

eval_config: {
  num_examples: 40
}

eval_input_reader: {
  tf_record_input_reader {
    input_path: "object_detection/data/test.record"
  }
  label_map_path: "training/object-detection.pbtxt"
  shuffle: false
  num_readers: 1
}

这是我的 pbtxt 代码

  item {
  id: 1
  name: 'car'
}

我还有一个疑问你们能帮帮我吗我尝试检测不戴头盔的人。我使用上面提到的相同模型。这是我的 pbtxt 文件

   item {
   id: 91
   name: 'withouthelmet'
   }

我得到了这个输出

请帮帮我...

Answer 1

请 post 你的标签映射 object-detection.pbtxt。

我猜第一位提到的只有车class！？

Answer 2

正如@Janikan 指出的那样，问题出在 .pbtxt 文件上。由于您使用的是默认 ssd_mobilenet 模型，它是在 MS-COCO 数据集上训练的，该数据集实际上有 90 类并且汽车的 ID 是 3。因为它在您的标签中找不到 ID 3 map输出显示为N/A。默认标签图中的 ID 1 是人，这就是为什么它显示 "car" 作为所有人的分类。

如果只想显示汽车。替换 pbtxt 文件并编辑 visualisation_tools 以仅过滤所需的 class_Id。

Tensorflow Object Detection API - 错误的对象检测

Tensorflow Object Detection API - wrong object detection

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