TensorFlow Object Detection API遇到的问题及解决

TensorFlow Object Detection API遇到的问题及解决

TensorFlow Object Detection API遇到的问题及解决

教程网址:

Training Custom Object Detectortensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io图标


我按照教程加载的是自己的一个数据集,进行目标检测



下载完成后如下:



Xml文件生成:可以自己写一个简单的脚本实现txt到xml的转换

按照教程进行到了Train这一步,遇到了如下问题:



参考网址:stackoverflow.com/quest

解决方法:

# From tensorflow/models/research/

1.

protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

1.(or)

wget -O protobuf.zip github.com/google/proto

unzip protobuf.zip

./bin/protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

2.

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim

3.

python object_detection/builders/model_builder_test.py

完成以上步骤就可以进行正常训练了


训练:(train)

python train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_inception_v2_coco.config.py

(在1整个训练完成后,如要重新训练,train文件夹可能要改动—重建一个文件夹,)


评价:(eval)

方法一:

python eval.py --logtosderr --checkpoint_dir=training/ --eval_dir=eval/ --pipeline_config_path=training/ssd_inception_v2_coco.config.py

(eval文件夹是一个空的文件夹,用来保存输出文件)

可以运行成功,但是该eval貌似只能评估10个images(我第一次测试样本为10个(每类2张),感觉没问题,后来换成100个,出现错误,只读前10个图片,类别为bird,其余检测结果显示为nan)--具体config我没找到怎么改

错误显示如下:

方法二:利用model_main.py(训练加测试一起)

python model_main.py --pipeline_config_path=training/ssd_inception_v2_coco.config.py --model_dir=training/ --num_train_steps=60000 --num_eval_steps=20 --alsologtostderr

(参数根据自己实际更改)—该评价指标采用COCO数据集评价指标。

实际输出结果如下:

测试 (test)

首先要导出模型

python export_inference_graph.py --input_type image_tensor --pipeline_config_path training/ssd_inception_v2_coco.config.py --trained_checkpoint_prefix training/model.ckpt-12000 --output_directory trained-inference-graphs/

之后我用的是test.py,选取了测试集中的一张图片来进行可视化,如下所示:

test.py代码:zigangzhao-ai/TensorFlow-Object-Detection-API


TensorBoard—连接

1.输入 tensorboard --logdir=training

会出现

复制该网址(omnisky:6006/)到浏览器即可查看

2.利用windows连接查看

ssh -L 6006:127.0.0.1:6006 -p 1083 zigangzhao@222.20.79.224

在浏览器中输入:127.0.0.1:6006就可以显示了。


代码解读:

参考:

Tensorflow 物体检测(object detection) 之如何构建模型www.manongjc.com
TensorFlow Object Detection API 源码(4) 数据集www.zhihu.com图标Tensorflow object detection API源码分析之如何处理数据blog.csdn.net图标(原创)tensorflow目标检测框架(object detection api)源码细粒度剖析www.cnblogs.com图标

训练mask-rcnn可参考:

TensorFlow 训练 Mask R-CNN 模型www.jianshu.com图标

编辑于 06-04