API TFOD - paramètres d'hygiène de base pour le recyclage pour la détection d'objets

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J'utilise API TFOD pour la détection d'objets. J'ai environ 230 classes d'objets et je l' ai essayé avec une architecture resnet101 RCNN + plus rapide. Je l' ai utilisé le faster_rcnn_resnet101_cocomodèle pré - entraîné. Au cours du premier programme d'itérations, j'ai mis le nombre d'itérations à 40000 et exporté le modèle ckpt formé et a commencé à prédire. (Actuellement , je ne suis pas intéressé à obtenir une plus grande précision que j'apprends à comprendre comment fonctionne les choses sous le capot).

J'ai annoté un 130 classes supplémentaires et que vous voulez recycler à nouveau le modèle. Mais cette fois je voulais utiliser le modèle exporté (fichiers de ckpt & co) à la place du faster_rcnn_resnet101_cocomodèle. Cette fois , je définir le nombre d'itérations à 80000. Cependant quand j'ai commencé la session de formation, API TFOD a commencé à partir de 30001 itération au lieu de 1.

Ma question est de savoir comment puis-je utiliser les modèles que j'ai formés plus tôt et Rajouter plus classes par itération à partir de 1 au lieu de l'itération 30001.

Créé 20/10/2018 à 02:47
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