[英]tensorflow object-detection api eval on custom dataset
我有一个使用Tensorflow对象检测API [Faster RCNN]训练的自定义数据集。
我保存了模型检查点。 现在，我想在我的评估集上运行该模型。 但是，我找不到用于在评估集上运行的脚本。 我有efset的tfrecord文件。
如何为自己保存的模型检查点从对象检测api运行评估脚本？ 我找不到脚本。
您正在寻找eval.py。
使用以下命令运行此脚本：
python eval.py \
--logtostderr \
--pipeline_config_path=PATH_TO_YOUR_CONFIG_FILE \
--checkpoint_dir=PATH_TO_CHECKPOINT \
--eval_dir=OUTPUT_PATH
无法为Tensorflow对象检测API编译.proto文件
[英]Unable to compile .proto files for Tensorflow object-detection API
带有 Mobilenets 的 Tensorflow 对象检测 API 过度拟合自定义多类数据集
[英]Tensorflow Object Detection API with Mobilenets overfits custom multiclass dataset
了解 Tensorflow 对象检测 API，检查点的 kwargs class，什么是`_base_tower_layers_for_heads`？
[英]Understanding Tensorflow Object-Detection API, kwargs for Checkpoint class, what is `_base_tower_layers_for_heads`?
当 num_of_stages: 1（仅限 RPN）在 tensorflow 对象检测 api 中时，导出推理图会出错
[英]export inference graph gives error when num_of_stages: 1 (RPN only) in tensorflow object-detection api
使用张量流训练对象检测模型时，错误索引 [0] = 0 不在 [0, 0) 中
[英]Error indices[0] = 0 is not in [0, 0) while training an object-detection model with tensorflow
在Tensorflow对象检测中尝试评估相关模型时出错
[英]Error when trying to evaluate pertained model in tensorflow object-detection
我试图使用 tensorflow 在自定义数据集上实现 object 检测
[英]I was trying to implement a object detection on a custom dataset using tensorflow
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