小编Yas*_*ius的帖子

过去 2 个月，我一直在尝试训练对象检测模型，最终按照本教程取得了成功。

这是我的colab，其中包含我所有的工作。

问题是，显示了训练损失，并且平均减少了，但验证损失没有。

在pipeline.config文件中，我确实输入了评估 TFRecord 文件（我假设它是验证数据输入），如下所示：

评估配置{

指标集：“coco_detection_metrics”

use_moving_averages: 假

}

eval_input_reader {

label_map_path: "注释/label_map.pbtxt"

洗牌：假

num_epochs: 1

tf_record_input_reader {

输入路径：“注释/test.record”

}

}

我通读了model_main_tf2.py，它在训练时似乎没有评估，但只在提到 checkpoint_dir 时评估。

因此，我只能监控训练集上的损失，而无法监控验证集上的损失。

因此，我不知道过拟合或欠拟合。

你们中有人成功地使用 model_main_tf2.py 来查看验证损失吗？

此外，很高兴看到经过训练的 mAP 分数。

我知道 keras 培训允许在张量板上看到所有这些东西，但 OD API 似乎要困难得多。

感谢您的时间，如果您仍然对某些事情感到困惑，请告诉我。