Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/2/python/347.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

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Python 仅针对使用Tensorflow进行目标检测的区域建议网络培训_Python_Tensorflow_Object Detection_Object Detection Api - Fatal编程技术网
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Python 仅针对使用Tensorflow进行目标检测的区域建议网络培训

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我只喜欢使用
tensorflow
从
faster rcnn
训练
RPN网络。
在caffe，我只做过RPN培训

在tensorflow中，显示了自定义网络的培训。然后这里讨论了如何使用来自的模型进行训练

对于我来说，只训练RPN部分，哪种方法适合我？

假设我遵循第一种定义CNN网络的方法，我如何加载
传输学习的
预训练模型
以仅使用tensorflow对象检测api训练RPN网络，您只需更改配置文件，因为api支持所述的仅RPN选项。要获得仅RPN的模型，只需在模型配置中添加一个选项“
num\u of_stages:1
”（类似于“
num\u of_classes:90
”）。（您还可以从配置文件中删除一些第二阶段参数，因为如果
number\u of_stages
设置为1，这些参数将无效）

至于迁移学习的第二个问题，这与训练更快的rcnn网络一样，只需确保来自检测点的检查点的路径正确无误

在培训过程中，您可以使用tensorboard检查状态，一旦执行评估，您可以在“图像”选项卡中看到图像上显示区域建议，并且标签都是“对象+置信度分数”