在训练 tensorflow 对象检测 api 时获取 coco 性能指标

【问题标题】：Get coco performance metric while training tensorflow object detection api在训练 tensorflow 对象检测 api 时获取 coco 性能指标
【发布时间】：2021-08-15 15:38:26
【问题描述】：

我想知道我的模型在训练时有多好，即如下图所示，我正在使用 Pytorch 训练 YoloV5，它会在每个 epoch 打印 mAP、Precision、Recall 指标。我们可以使用 TensorFlow 对象检测 API 做到这一点吗？

【问题讨论】：

标签： tensorflow computer-vision object-detection-api

【解决方案1】：

是的。在训练时，tf object detection api 为您提供分类损失、定位损失、正则化损失等。评估训练后的模型为您提供更多细节，例如我之前所说的损失指标、召回率、精度、mAP、mAP.5 mAP.75 等等。这是一个例子：

【讨论】：

是的，我可以得到这些，但有什么方法可以让每一步都得到这个吗？这是我们停止训练并冻结模型的时候，对吗？正如我提供的屏幕截图所示，您会在每个 epoch 之后获得指标，并且您也会在张量板上获得绘图。我们能在 TF Object Detection API 中得到类似的东西吗？
哦，我明白了，我误解了你的问题