小编Wil*_*msM的帖子

我试图训练一个模型来检查图像，识别指定的对象并告诉我其模型（我什至不需要看到对象周围的正方形）。

为此，我使用Tensorflow的对象检测，而我所做的大部分事情都是在看本教程：

如何在Windows 10上使用TensorFlow（GPU）训练多个对象的对象检测分类器

但是某些事情发生了变化，可能是由于更新，然后我不得不自己做一些事情。我实际上可以训练模型（我想），但是我不理解评估结果。我过去经常看到损耗和电流阶跃，但是这个输出对我来说并不常见。另外，我认为培训没有保存下来。

训练命令行：

model_main.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/faster_rcnn_inception_v2_coco.config

配置文件：

model {
  faster_rcnn {
    num_classes: 9
    image_resizer {
      keep_aspect_ratio_resizer {
        min_dimension: 600
        max_dimension: 1024
      }
    }
    feature_extractor {
      type: 'faster_rcnn_inception_v2'
      first_stage_features_stride: 16
    }
    first_stage_anchor_generator {
      grid_anchor_generator {
        scales: [0.25, 0.5, 1.0, 2.0]
        aspect_ratios: [0.5, 1.0, 2.0]
        height_stride: 16
        width_stride: 16
      }
    }
    first_stage_box_predictor_conv_hyperparams {
      op: CONV
      regularizer {
        l2_regularizer {
          weight: 0.0
        }
      }
      initializer {
        truncated_normal_initializer {
          stddev: 0.01
        }
      }
    }
    first_stage_nms_score_threshold: 0.0
    first_stage_nms_iou_threshold: 0.7
    first_stage_max_proposals: 300 …