#tensorflow #tensorflow2.0 #object-detection-api #faster-rcnn #efficientnet
#тензорный поток #тензорный поток 2.0 #обнаружение объекта-api #быстрее-rcnn #эффективная сеть
Вопрос:
Я использую TensorFlow 2.3 и протестировал все модели EfficientDet. На странице TensorFlow github написано, что EfficientDet D7 имеет более высокую карту, чем NASNet, поскольку 51,5 > 43 Tf1_models. Но при тестировании данных я вижу, что EfficientDet имеет действительно более низкую точность, чем другие модели. Почему NASNet намного точнее, чем EfficientDet, хотя у него более низкая карта? Здесь можно увидеть результаты: Обнаружение Nas:
Ответ №1:
Первое, что нужно проверить, выполнили ли вы все шаги предварительной обработки входных данных для соответствующей модели, если вы используете предварительно подготовленную модель COCO или PASCAL VOC. Если вы выполняете пользовательское обучение, есть много способов, которыми модель может ошибаться. Пожалуйста, проверьте это https://karpathy.github.io/2019/04/25/recipe / .