我们是否可以通过只忽略pbtxt标签映射文件中的标签来忽略Tensorflow对象检测API中不必要的类？

因此，我尝试使用Tensorflow对象检测API创建用于对象检测的自定义数据集。在使用开源数据集时，我遇到的注释文件是PASCAL VOC xmls或JSON。其中包含每个类别的标签列表，例如：

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我的问题是，这个模型会仅仅在课堂“椅子”的注释上训练吗因为这是我通过label_map.pbtxt定义的，或者我需要手动刮除所有注释文件，并通过regex或xmltree删除边界框坐标，以确保附加边界框不会干扰训练。那么，即使注释文件通过TFAPI有额外的类，是否可以只选择自定义类进行培训，或者是否有必要清理整个数据集并手动删除不必要的类标签？它会以任何方式影响培训吗？

您可以使用只包含需要培训的类的.pbtxt，而不必更改XML

另外，确保更改num_类：您的num_类

<annotation>
<folder>open_images_volume</folder>
<filename>0d2471ff2d033ccd.jpg</filename>
<path>/mnt/open_images_volume/0d2471ff2d033ccd.jpg</path>
<source>
<database>Unknown</database>
</source>
<size>
<width>1024</width>
<height>1024</height>
<depth>3</depth>
</size>
<segmented>0</segmented>
<object>
<name>Chair</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>0</truncated>
<difficult>0</difficult>
<bndbox>
<xmin>8</xmin>
<ymin>670</ymin>
<xmax>409</xmax>
<ymax>1020</ymax>
</bndbox>
</object>
<object>
<name>Table</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>0</truncated>
<difficult>0</difficult>
<bndbox>
<xmin>232</xmin>
<ymin>654</ymin>
<xmax>555</xmax>
<ymax>1020</ymax>
</bndbox>
</object>
</annotation>

item {
    id: 1
    display_name: "Chair"
}