训练 tflite 模型是否需要注释图像？答案

【问题标题】：Does training a tflite model require images annotated?训练 tflite 模型是否需要注释图像？
【发布时间】：2021-08-17 04:27:16
【问题描述】：

我正在尝试实现用于食品检测和分割的 TFLite 模型。这是我为我的食物图像数据集选择的模型：[https://tfhub.dev/s?deployment-format=lite&q=inception%20resnet%20v2]。

我在 google 上搜索以了解如何需要对图像进行注释，但最终却陷入了混乱。我了解数据集被转换为 TFRecords，然后馈送到预训练模型。但是对于使用自定义数据集训练模型，它不需要注释文件吗？我在 TF hub 上也没有看到任何关于此的信息。

请谁能帮我解决这个问题！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您的问题的答案取决于您打算训练什么模型。

对于食品检测和分割模型，您在训练时确实需要注释。如果您不向模型提供带标签的训练数据，因为它是监督学习模型，它无法从中学习。

如果您要训练自动编码器，则不需要对数据进行注释。希望此答案中使用的关键字可以帮助您搜索有关该主题的更多信息。

【讨论】：

谢谢。我更喜欢监督培训，这就是我希望了解注释部分的原因。我设法缩小了搜索范围。在可用的 18 个图像分割预训练模型中，我更喜欢 mobilenetv2。这些是在 pascal voc 数据集或 citys 数据集上训练的。两者都有像素标签注释......所以这正是我想要的。
很高兴我的回答帮助您对如何实现目标有了更清晰的认识。如果您接受我的回答，我将不胜感激。