将多个 tfrecord 设置到 Tensorflow 对象检测的配置文件中 API
Set multiple tfrecord into config file of Tensorflow Object Detection API
我有几个 tfrecord 分成 5 个碎片
例如）
火车-1.tfrecord
火车-2.tfrecord
火车-3.tfrecord
火车-4.tfrecord
火车-5.tfrecord
我想使用所有的 tfrecord。
我的检测模型是Faster-rcnn(resnet101)
例如）
models/research/object_detection/samples/configs/faster_rcnn_resnet101.config
我可以这样使用吗？
..
input_path: "/path/to/train-*.tfrecord"
..
是的，您可以使用 glob patterns in the file path that you give (or paths, since you can give more than one too). Although I couldn't find explicit documentation about it, looking at the source code, you can see that the input paths are expanded with tf.gfile.Glob:
filenames = tf.gfile.Glob(input_files)
因此您的示例应该按预期工作。
我有几个 tfrecord 分成 5 个碎片
例如） 火车-1.tfrecord 火车-2.tfrecord 火车-3.tfrecord 火车-4.tfrecord 火车-5.tfrecord
我想使用所有的 tfrecord。
我的检测模型是Faster-rcnn(resnet101)
例如） models/research/object_detection/samples/configs/faster_rcnn_resnet101.config
我可以这样使用吗？
.. input_path: "/path/to/train-*.tfrecord" ..
是的，您可以使用 glob patterns in the file path that you give (or paths, since you can give more than one too). Although I couldn't find explicit documentation about it, looking at the source code, you can see that the input paths are expanded with tf.gfile.Glob:
filenames = tf.gfile.Glob(input_files)
因此您的示例应该按预期工作。