tensorflow - 如何在张量流上取消错误检测对象?
问题描述
我在 tensorflow 上训练 SSD 模型来检测礼帽。我的 TfRecord 由图像组成,其中包含戴圆顶礼帽的人,我的验证数据集包含圆顶礼帽和不戴圆顶礼帽的人。经过 10000 次迭代后,可以很好地检测到戴圆顶礼帽的人,但也可以检测到一些没有戴圆顶礼帽的人。检测到他们的头顶。
如何让没有圆顶礼帽的人忘记?因为在我的火车数据集中,所有人都戴着圆顶礼帽。我应该有一个标签“没有圆顶礼帽的人”来增加我的火车数据集吗?
这是我使用的 pipeline.conf:
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: 24
data_augmentation_options {
random_horizontal_flip {
}
}
data_augmentation_options {
ssd_random_crop {
}
}
optimizer {
rms_prop_optimizer {
learning_rate {
exponential_decay_learning_rate {
initial_learning_rate: 0.00400000018999
decay_steps: 800720
decay_factor: 0.949999988079
}
}
momentum_optimizer_value: 0.899999976158
decay: 0.899999976158
epsilon: 1.0
}
}
fine_tune_checkpoint: "/data/ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28/ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28/model.ckpt"
from_detection_checkpoint: true
num_steps: 200000
}
train_input_reader {
label_map_path: "/data/data/label_map.pbtxt"
tf_record_input_reader {
input_path: "/data/data/default.record"
}
}
eval_config {
num_examples: 2000
max_evals: 500
use_moving_averages: false
metrics_set: "coco_detection_metrics"
}
eval_input_reader {
label_map_path: "/data/data/label_map.pbtxt"
shuffle: true
num_readers: 1
tf_record_input_reader {
input_path: "/data/data/default.record"
}
}
解决方案
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