TensorFlow 对象检测 API答案

【问题标题】：Tensorflow Object Detection APITensorFlow 对象检测 API
【发布时间】：2017-12-02 06:55:49
【问题描述】：

我决定涉足 ML，经过大量试验和错误，我能够使用 TS 的初始创建模型。

为了更进一步，我想使用他们的Object Detection API。但是他们的input preparation 说明，引用了Pascal VOC 2012 数据集的使用，但我想在我自己的数据集上进行训练。

这是否意味着我需要将数据集设置为 Pascal VOC 或 Oxford IIT 格式？如果是，我该怎么做？

如果没有（我的直觉认为是这种情况），在我自己的数据集上使用 TS 对象检测的替代方法是什么？

旁注： 我知道我训练的初始模型不能用于本地化，因为它是一个分类器

编辑：

对于那些仍然希望实现这一目标的人，here 是我的目标。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

Tensorflow 对象检测 API 中的训练作业期望获取 TF Record 文件，其中某些字段填充了 groundtruth 数据。

您可以将数据设置为与 Pascal VOC 或 Oxford-IIIT 示例相同的格式，也可以直接创建 TFRecord 文件而忽略 XML 格式。

在后一种情况下，create_pet_tf_record.py 或 create_pascal_tf_record.py 脚本可能仍可用作 API 期望查看哪些字段以及它们应采用何种格式的参考。目前我们一般不提供创建这些 TFRecord 文件的工具，因此您必须自己编写。

【讨论】：

非常感谢您的指导。实际上，我已经走上了 Pascal Voc 生成路线。我会及时通知你它是如何下降的。我还有另一个TS related problem，如果你不介意也看看它。非常感谢！！！
我也有同样的问题。请告诉我你要为“截断”或“困难”等数据字段填写什么，因为我的数据集没有这些字段。
您不必填写截断或困难的字段（培训/评估二进制文件将忽略它们）。
@JonathanHuang 快速提问.. 我正在审查 create_pascal_tf_record.py 脚本，在这个 line 上，他们明确地只是抓住了 aeroplane_train.txt 仅限。为什么会这样？那么其他类呢？
@ShamaneSiriwardhana 我分享了我的全部经验here。如果它有助于解决您的问题，请不要忘记投票。快乐的编码，干杯伙伴:)

【解决方案2】：

TF Object Detection API除外，你可以看看OpenCV Haar Cascades。我从那时开始我的对象检测方式，如果提供准备好的数据集，它工作得很好。

还有很多关于创建自己的级联的文章和教程，所以很容易上手。我用的是this博客，对我有很大帮助。

【讨论】：

我很欣赏这个建议，但在决定使用对象检测 API 之前，我已经尝试过 Haar Cascades。它的两个主要问题。 1：将我的对象调整到甚至 20X40 使我的最终对象看起来像一团黑色像素。 2：一旦我将它调整到仍然保持其真实形状的最小尺寸，即使让它运行了 48 小时，它甚至都没有通过训练的第 0 阶段。