如何在TensorFlow對象檢測API中從頭開始訓練？

Question

github問題2446說如果我們想從頭開始訓練 ，我們需要在model.config 注釋這一行：

#fine_tune_checkpoint: "PATH_TO_BE_CONFIGURED/model.ckpt"
from_detection_checkpoint: true

我遵循了這個問題並評論了這一行，用於在我自己的數據集中訓練SSD_mobilenet。 它可以訓練並且損失可以減少 ，但精度保持在0.0 。

我之前使用過物體檢測api和模型動物園的預訓練模型，它在mAP = 90％時運行良好，這兩個任務之間的唯一區別是model.config的注釋行。

我想知道如何使用TensorFlow中的對象檢測api從頭開始訓練檢測模型 。 謝謝！

Answer 1

我建議你繼續微調你的模型，而不是從頭開始訓練。 從頭開始訓練模型需要更多的計算時間來使模型收斂，這意味着你再次從隨機權重開始，你正在調整它們直到它們收斂，這將最終收斂，但收斂的時間可能是一周或一個月因為它是一個大型的神經網絡。

在微調中，您將使用先前的權重，但您將根據自己的數據集對其進行調整，最終結果是您的模型可幫助您在自己的數據集中進行檢測。 最終模型也或多或少是從頭開始訓練的結果，因為模型只適用於您的新數據集和新類。