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我训练了一个 faster_rcnn_inception 网络,从 tensorflow 的 OD API 继续在我的数据集上提供了 Checkpoint,该数据集仅包含一个类。

我根据需要更改了配置文件并进行了成功的培训。测试我训练有素的网络在准确性方面给了我很好的结果。

但现在我意识到在配置文件中我忘记num_classes从 90 切换到 1。

这对我的网络有什么影响?现在是否比配置正确设置为 1 时要慢?

tensorflow 的 API 是否根据提供的自动分配过滤器的数量/大小num_classes

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我会回答我自己的问题:

我用正确的num_classes设置为 1 进行了再训练,只有很小的明显差异:

  • 检查点现在小了 3MB(103 而不是 106MB)。
  • 对于错误设置为 90 的 num_classes,mAP 有一条更平滑的线

    num_classes 设置为 1 num_classes 设置为 90

但我仍然不知道它在 tensorflow 内部有什么不同,但这似乎并不重要。

于 2018-03-09T12:17:36.287 回答