使用我自己的图像成功训练Tensorflow,但仍然存在问题

我使用的是ubuntu 16.04,带有GPU Geforce 1080,8 GB GPU内存。

我已经正确地创建了TF记录文件,并且成功地训练了模型。然而,我仍然有两个问题。

我做了以下步骤,但仍然有两个问题,请告诉我我缺少什么:-

我正确地创建了两个文件:- pascal_train.record 和 pascal_val.record

然后

1-从此 link models/object_detection/VOCdevkit/VOC2012/JPEGImages (在我删除之前的图片后)。

models/object_detection/VOCdevkit/VOC2012/Annotation (在我删除之前的内容之后)。

models/object_detection/data/pascal_label_map.pbxt 我写了一个类名 'raccoon'

3-我用过 ssd_mobilenet_v1_pets.config ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017/model.ckpt

   fine_tune_checkpoint: "/home/jesse/abdu-py2/models/model/ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017/model.ckpt"

  from_detection_checkpoint: true

4-从此 link 我将数据结构安排如下:-

1. models

   1.1 model

    1.1.1 ssd_mobilenet_v1_pets.config
   
    1.1.2 train
   
    1.1.3 evaluation
   
    1.1.4 ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017/model.ckpt
   

   object_detection

   1.2.1 data 包含(pascal\u train.record、pascal\u val.record和pascal\u label\u map.pbtxt)

   VOCdevkit

   1.2.2.1 VOC2012
   
      1.2.2.1.1 JPEGImages (my own images)
   
         1.2.2.1.2 Annotations (raccoon annotation)
         1.2.2.1.3 ImageSets
           1.2.2.1.3.1 Main (raccoon_train.txt,raccoon_val.txt,raccoon_train_val.txt)       
   

5-现在,我将训练我的模型

(abdu-py2) jesse@jesse-System-Product-Name:~/abdu-py2/models$ python object_detection/train.py --logtostderr --pipeline_config_path=/home/jesse/abdu-py2/models/model/ssd_mobilenet_v1_pets.config --train_dir=/home/jesse/abdu-py2/models/model/train

一切看起来都很好,我创建了很多文件,比如 checkpoint 和 events.out.tfevents.1503337171 经过数千个训练步骤后归档(和其他)。

然而,我的两个问题是:-

link ,我无法运行评估 eval.py (出于记忆原因)同时 train.py

2-我试图使用 我根据训练步骤创建的文件,但它似乎没有正确创建。

提前感谢

编辑:-

我想出了如何转换 events 文件和 model.ckpt inference_graph_.pb . 这个 可以稍后测试 object_detection_tutorial.ipynb . 就我的情况而言,我试过了,但我什么也检测不到,因为我在这期间的某个地方弄错了 火车py公司

以下步骤将经过训练的文件转换为 .pb 文件夹

(abdu-py2) jesse@jesse-System-Product-Name:~/abdu-py2/models$ python object_detection/export_inference_graph.py \

--input_type image_tensor  \

 --pipeline_config_path /home/jesse/abdu-py2/models/model/ssd_mobilenet_v1_pets.config \

--trained_checkpoint_prefix /home/jesse/abdu-py2/models/model/train/model.ckpt-27688 \

 --output_directory /home/jesse/abdu-py2/models/model