自定义数据集上的 tensorflow object-detection api eval
tensorflow object-detection api eval on custom dataset
我有一个使用 tensorflow 对象检测 api [Faster RCNN] 训练的自定义数据集。
我保存了模型检查点。现在，我想 运行 这个模型在我的评估集上。但是，我在评估集上找不到用于 运行 的脚本。
我有用于评估集的 tfrecord 文件。
如何 运行 来自对象检测 api 的 eval 脚本用于我自己保存的模型检查点？我找不到剧本。
您正在寻找 eval.py。
运行 这个脚本的命令是：
python eval.py \
--logtostderr \
--pipeline_config_path=PATH_TO_YOUR_CONFIG_FILE \
--checkpoint_dir=PATH_TO_CHECKPOINT \
--eval_dir=OUTPUT_PATH
我有一个使用 tensorflow 对象检测 api [Faster RCNN] 训练的自定义数据集。
我保存了模型检查点。现在，我想 运行 这个模型在我的评估集上。但是，我在评估集上找不到用于 运行 的脚本。 我有用于评估集的 tfrecord 文件。
如何 运行 来自对象检测 api 的 eval 脚本用于我自己保存的模型检查点？我找不到剧本。
您正在寻找 eval.py。
运行 这个脚本的命令是：
python eval.py \
--logtostderr \
--pipeline_config_path=PATH_TO_YOUR_CONFIG_FILE \
--checkpoint_dir=PATH_TO_CHECKPOINT \
--eval_dir=OUTPUT_PATH