TensorFlow对象检测API只从

Question

我用TF Object Detection API在我自己的数据集上运行了几个类的训练过程，但是经过了相当大的步骤（大约20k），我可以在TensorBoard的PerformanceByCategory菜单上看到mAP只针对一个类别增加，而其他类别甚至没有启动。在

我的数据集是PascalVOC格式的，我按照dataset?noredirect=1&lq=1">this answer创建它。数据准备完成后，我生成了Pascal记录，编辑了标签地图和管道配置，将所有拥有ssd模型检查点的员工下载到Google云平台，并根据Object Detection API Documentation开始培训和评估工作。在

但从TensorBoard看来，数据或其他方面出了问题，因为我的另一个类没有发生任何事情。在

在使用多个类训练对象检测API时，是否有任何提示或特性？在

提前感谢您的帮助！在

[已编辑]：

所以，在尝试用他们在教程中默认提供的PascalVOC数据集训练模型后，我注意到他们的Pascal记录比我的大得多。我在文本编辑器中打开它们，其中有来自ImageSets的每个类的引用，但是我的记录只包含我在create_pascal_tf中指向的类的引用_记录.py. 在

我错过了什么？请帮忙！在

Answer 1

好吧，我想我已经知道怎么了。在

主要的问题是我制作的图像集不正确。对于每个类，我都添加了相应的图像列表，因此在我的例子中，每个train和val文件都是不同的。在

由于this answer：

The punchline is that we currently only look at the first column of the aeroplane_train.txt file (which is the same as the other xxx_train.txt files) and lets us figure out the path for each image in the training set.

因为每个文件都是不同的_记录.py只选了我第一堂课的路。在

希望这对其他人有帮助。在