Модель ошибочно воспринимает все, что она знала из своей предварительно обученной модели, как мой пользовательский объект

Question

Я следовал руководству по обнаружению объектов из pythonprogramming.net, чтобы распознать маленького робота (мой пользовательский объект) на основе модели ssd_mobilenet_v1_coco.

У меня есть около 450 изображений моего робота.

Я использовал официальный пример конфигурации для ssd_mobilenet_v1_coco и внес только необходимые изменения, такие как num_class = 1, и уменьшил размер пакета до 7, и тренировался до тех пор, пока у меня не было потерь, которые были последовательно между 1 и 2 (около 10000 эпох).

Проблема в том, что модель обнаруживает все, что она знала, из своего предварительно обученного состояния как мой маленький робот. Таким образом, он идентифицирует все как робота, хотя это не так.

Answer 1

Я сталкивался с этой проблемой раньше. И исправили это, добавив изображения, содержащие предварительно обученные объекты в качестве негативных примеров. Еще один способ исправить это тренировка дольше. Думаю, если вы сделаете и то, и другое, это решит проблему. И попробуйте увеличить свой набор данных, кстати (я тренировался с 6000 изображений).