无法使用tensorflow对象检测来检测自定义对象（尽管训练丢失<；1.0）

使用tensorflow对象检测进行训练后无法检测自定义对象。根本没有绘制边界框。图像与输入完全相同。即使对于训练示例图像，它也无法识别任何东西

我试图通过跟踪来检测一个特定的物体，比如汽车

190个训练样本

40个试样

课程数量为1

我的训练损失大约从14.0开始，在1000次迭代后以0.7结束。我正在使用ssd_mobilenet_v1_coco，并且只额外更改配置文件，如下所示，因为我的图像都“接近”这个大小，除了运行1000次迭代之外

image_resizer {
      fixed_shape_resizer {
        height: 450
        width: 300
      }
    }

请帮助调试这个。我不知道从哪里开始。

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我在没有任何帮助的情况下对（绘制边界框）图像进行了两次注释。这些图像的大小从

425x300

到

450x300

不等。我刚刚意识到，与使用.csv文件生成的.tfrecord相比，我的.pbtxt文件具有不同的大小写。我现在正在重新运行培训，如果有帮助，将进行更新。如果还有其他想法，请分享一个想法：尝试在单个样本上进行培训，并在同一样本上进行测试。如果它能了解到这一点，那么可能只是需要进行更多的培训（降低学习率、增加历次次数等），但如果它不能了解一个样本，那么您的问题可能会更加系统化。谢谢工程师。事实证明，这是.pbtxt和.csv中类名的大小写差异。我有一个不错的初步结果，可以进一步发挥