保存Tensorflow对象检测API中使用的正样本和负样本
我使用Tensorflow对象检测API，MobilenetV2作为网络主干，SSD作为元结构来完成对象检测工作 在SSD中，对于每个锚定点，我们制作几个具有不同纵横比的候选边界框。对于每个边界框，如果其与边界框地面真值的交点大于阈值，则称该边界框为正。否则，它是负的。然后我们用这些积极和消极的因素来做训练。（因此，需要注意的是，并非整个图像用于训练，而是仅使用这些图像中的一个（或多个）作物） 为了调试，我想将这些正片和负片保存到硬盘上，以查看算法用于训练的真正样本 我阅读了Tensorflow对象检测API的python代码，但我迷路了：( 如果你有任何提示，请告诉我 谢谢保存Tensorflow对象检测API中使用的正样本和负样本,tensorflow,Tensorflow,我使用Tensorflow对象检测API，MobilenetV2作为网络主干，SSD作为元结构来完成对象检测工作 在SSD中，对于每个锚定点，我们制作几个具有不同纵横比的候选边界框。对于每个边界框，如果其与边界框地面真值的交点大于阈值，则称该边界框为正。否则，它是负的。然后我们用这些积极和消极的因素来做训练。（因此，需要注意的是，并非整个图像用于训练，而是仅使用这些图像中的一个（或多个）作物） 为了调试，我想将这些正片和负片保存到硬盘上，以查看算法用于训练的真正样本 我阅读了Tensorflow