Jam*_*mes 8 object-detection tensorflow
我正在使用 Tensorflow 对象检测 API 来训练 3 个对象的检测器，这些对象具有与日常对象不同的外观。我收集了自己的数据集，并从预训练的 Faster-RCNN ResNet101 模型中进行了微调。在网络的模型配置中，为 second_stage_post_processing 设置以下参数是否有意义？
max_detections_per_class: 1
max_total_detections: 3
由于在我的训练和测试环境中，可能出现的最大对象数为 3（每个类 1 个实例）。但我不确定这些参数是否对训练有意义。对于第二阶段的 BoxClassifier，如果 max_total_detection 为 3，这是否意味着对于一张训练图像，损失将从最多 3 个预测（边界框 + 标签）计算？如果是这样，看来模型失去了很多学习“背景”类的机会。如果不是，有哪些好的值可以使用？
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