Tendorflow对象检测.
我知道你可以在这里培训新课程和现有的预训练模型：
但我想只检测’人’和’汽车’,这两个类已经存在了,进一步
培训不是必要的.
但是,诸如’faster_rcnn_inception_v2_coco’之类的模型,它会检测90个类,并且对我来说运行速度太慢.
有没有办法减少类,所以检测运行得更快？
PS：我已经将COCO数据集过滤到只有’人’和’汽车’的数据集,但是按照我用Google搜索的常见步骤,我得到了不好的训练结果.我只能成功检测到’人’.看看是什么原因.
最佳答案 解决了我自己.如果你在coco中使用’person’或’car’,在预训练的模型中id为1和3,并且无法改变.
在.config中,设置’num_classes’= 3,尽管您的类num是2.
3是适合’car’-id.
(例如,如果你选择2个班级,’person’= 1,’truck’= 8,你的’num_classes’应该是8)
另外,正确选择您的纪元,您可以看到：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html
