在Tensorboard中顯示更多圖像 - Tensorflow對象檢測

Question

我正在使用Tensorflow的對象檢測框架 。 培訓和評估工作進展順利，但在張量板中，我只能看到10張圖像用於評估工作。 有沒有辦法增加這個數字來查看更多圖像？ 我嘗試更改配置文件：

eval_config: {
  num_examples: 1000
  max_evals: 50
}

eval_input_reader: {
  tf_record_input_reader {
    input_path: "xxx/eval.record"
  }
  label_map_path: "xxx/label_map.pbtxt"
  shuffle: false
  num_readers: 1
}

我認為max_eval參數會改變這一點，但事實並非如此。

這是我正在為評估工作運行的命令：

python ../models/research/object_detection/eval.py \
    --logtostderr \
    --pipeline_config_path=xxx/ssd.config \
    --checkpoint_dir="xxx/train/" \
    --eval_dir="xxx/eval"

Answer 1

它應該是num_visualizations在參數eval_config （參見eval.proto 代碼 ）。

Answer 2

通過編輯object_detection / protos / eval.proto文件，然后重新運行protoc，我已經能夠在Tensorboard 1.11.0中使用它（參見Tensorflow文檔）。 例如，eval.proto中的這一行將啟用100個示例（而不是默認值10）：

optional uint32 num_visualizations = 1 [default=100];

這可能會對系統內存，瀏覽器性能，評估性能等產生影響。因此請謹慎使用。