Tensorflow Object Detection API - 检测未戴头盔的人

Question

*** 请注意，我之前在不带头盔的情况下检测为 NA 的问题已解决。

现在我有一个新问题，我使用了 1000 张图像来检测不戴头盔的人，还使用了 1000 张图像来检测戴头盔的人，以及 1000 张只检测人的图像。我使用 SSD_mobilenet_v1_pets.config 文件进行训练。

这是我的 pbtxt 文件

item {
    id: 1
    name: 'withouthelmet'
}
item {
    id: 2
    name: 'withhelmet'
}
item {
    id: 3
    name: 'person'
}

样本训练图像

训练后，我的模型将每辆车检测为人..

是因为使用了 ssd_mobilenet 模型（id: 1 代表人，但我使用 id: 1 作为无头盔，id:3 代表汽车，但我使用 id:3 代表人）

请帮我解决这个问题

Answer 1

1. 您是否在配置中将 num_classes 设置为 1？
2. 请注意，min_negatives_per_image 表示负锚（而不是图像）的最小数量，因此您的数据混合与此参数无关。

我不得不修改之前的答案 - 如果您向数据集添加背景图像（没有 gt 框的图像），它应该有助于减少误报。抱歉，我对其他一些内容感到困惑。

Answer 2

您是否使用过在宠物数据集上训练的预训练 SSD-MobileNetV1 模型？ 我认为你最好使用在 COCO 数据集上训练的模型，因为它有人，而不是宠物。 当然，如果你训练你的模型，它也会学会检测人，但是由于你没有很多不戴头盔的人的例子，所以最好从一个知道一个人的模型开始是。

关于你的问题，如果你只想检测不戴头盔的人，你可以简单地将其他所有内容放在 pbtxt 文件中，只放

item {
  id: 1
  name: 'withouthelmet'
  display_name: 'withouthelmet'
}

将配置文件中的类别数改为1，并对模型进行微调。