Tensorflow 2 对象检测 API - 官方模型:什么是 VAL_JSON_FILE?

Tensorflow 2 Object Detection API - Official Models: What is VAL_JSON_FILE?

要在 ModelZoo 中使用 TensorFlow 官方模型中的任何对象检测模型,有一个名为“VAL_JSON_FILE”的变量,用于 params_override 参数。对于我的用例,我正在 RetinaNet 上执行迁移学习。命令和参数如下:

TPU_NAME="<your GCP TPU name>"
MODEL_DIR="<path to the directory to store model files>"
RESNET_CHECKPOINT="<path to the pre-trained Resnet-50 checkpoint>"
TRAIN_FILE_PATTERN="<path to the TFRecord training data>"
EVAL_FILE_PATTERN="<path to the TFRecord validation data>"
VAL_JSON_FILE="<path to the validation annotation JSON file>"
python3 ~/models/official/vision/detection/main.py \
  --strategy_type=tpu \
  --tpu="${TPU_NAME?}" \
  --model_dir="${MODEL_DIR?}" \
  --mode=train \
  --params_override="{ type: retinanet, train: { checkpoint: { path: ${RESNET_CHECKPOINT?}, prefix: resnet50/ }, train_file_pattern: ${TRAIN_FILE_PATTERN?} }, eval: { val_json_file: ${VAL_JSON_FILE?}, eval_file_pattern: ${EVAL_FILE_PATTERN?} } }"

这是link:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/official/vision/detection/README.md

VAL_JSON_FILE有什么用?有必要吗?我怎样才能 find/create 文件?

谢谢!

https://gregsdennis.github.io/Manatee.Json/usage/schema/validation.html
此 link 有点相关,可以为您提供有关 JSON 验证的更多信息。在我看来,这是对 JSON 对象的测试(验证);检查它是否匹配类型。

你试过运行没有那个文件的学习吗?我不确定,但它可能是一个可选文件,或者已经有一个默认文件而无需进行必要的更改。