用自己的图像重新训练对象检测模型（tensorflow）
Retrain object detection model with own images (tensorflow)
早上好，
我一直在使用 tensorflow object detection tutorial using the ssd_mobilenet 他们提供了一个冻结图以及相应的检查点文件（model.ckpt.data-00000-of-00001， model.ckpt.index、model.ckpt.meta）。
然而，由于图像有时识别不佳，我希望我可以将自己的图像提供给检测模型并提高其对我的图像的性能，这些图像都是由同一台相机拍摄的。
Google 无法帮助我从哪里开始。我有以下问题：
- 是否有任何代码片段显示要加载哪些文件以及如何训练现有模型？
- 我是否需要使用旧数据（即 COCO）+ 新数据（我的图像）重新训练加载的模型，或者我是否可以使用我的数据重新训练它并且模型记住它之前学到的东西？
很抱歉提出这个非常不具体的问题，但我不知道从哪里开始。
Dat Tran 写了一篇很棒的 walkthrough blog and code base。他训练了一个模型，以使用预训练的 SSD_mobilenet 作为起点来识别图像中的浣熊。这是我发现的最佳起点。希望这有帮助。
早上好，
我一直在使用 tensorflow object detection tutorial using the ssd_mobilenet 他们提供了一个冻结图以及相应的检查点文件（model.ckpt.data-00000-of-00001， model.ckpt.index、model.ckpt.meta）。 然而，由于图像有时识别不佳，我希望我可以将自己的图像提供给检测模型并提高其对我的图像的性能，这些图像都是由同一台相机拍摄的。
Google 无法帮助我从哪里开始。我有以下问题： - 是否有任何代码片段显示要加载哪些文件以及如何训练现有模型？ - 我是否需要使用旧数据（即 COCO）+ 新数据（我的图像）重新训练加载的模型，或者我是否可以使用我的数据重新训练它并且模型记住它之前学到的东西？
很抱歉提出这个非常不具体的问题，但我不知道从哪里开始。
Dat Tran 写了一篇很棒的 walkthrough blog and code base。他训练了一个模型，以使用预训练的 SSD_mobilenet 作为起点来识别图像中的浣熊。这是我发现的最佳起点。希望这有帮助。