tensorflow - TensorFlow Kitti 训练模型:详细的底层训练过程
问题描述
对于我的 ML 项目,我想使用来自 tensorflow 模型动物园的 faster_rcnn_resnet101_kitti 模型。由于对于深度学习实践而言,Kitti 数据集中的图像数量非常少(大约 7000 张图像),我想知道这么少的数据如何导致良好的推理性能(mAP@0.5=87)?我可以想象的一个答案是,该网络首先是在一个不同的、丰富的数据集上训练的,并在 Kitti 上进行了微调,但我不确定。我想知道如何找到 TF model zoo 上发布的模型的确切基础训练过程(除了 pipeline.config)?
谢谢
解决方案
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