eval_training_Data 是否使用完整的训练数据

Question

在Tensorflow Object Detection API中，当eval_training_data设置为True时，评估结果是针对整个训练数据还是部分训练数据num_examples in eval_config?

我正在使用旧脚本编写代码来对训练数据和验证数据进行评估。

Answer 1

只应在您生成的 test.tfrecords 上执行评估。它不应该是模型已经训练过的东西。对模型不知道的东西进行测试将有力地评估模型的性能。

示例数量将限制您从评估 tfrecord 中获取的示例数量以进行评估。这里是 1000，重复服用 10 次。因此，它在评估中将具有随机性。就像训练中的批处理一样

eval_config: {
 metrics_set: "coco_detection_metrics"
  num_examples: 1000
  # Note: The below line limits the evaluation process to 10 evaluations.
  # Remove the below line to evaluate indefinitely.
  max_evals: 10
}

eval_input_reader: {
  tf_record_input_reader {
    input_path: "path_to_test*.record"
  }
  label_map_path: "path_to_labelmap.pbtxt that you use to train"
  shuffle: false
  num_readers: 1
}