我需要对 4 个不同类别的小图像进行分类，+1“背景”用于错误检测。
虽然训练损失迅速下降到 0.7，但即使在 800k 步后仍保持在那里。最后，冻结图似乎用背景标签对大多数图像进行了分类。
我可能遗漏了一些东西，我将在下面详细说明我使用的步骤，欢迎任何反馈。我是 tf-slim 的新手，所以这可能是一个明显的错误，也许样本太少了？我不是在寻找最高的准确性，只是为了原型设计。
源材料可以在这里找到：https ://www.dropbox.com/s/k55xoygdzb2efag/TilesDataset.zip?dl=0
我在 Windows 10 上使用了 tensorflow-gpu 1.15.3。
我使用以下方法创建了数据集：
python ./createTfRecords.py --tfrecord_filename=tilesV2_40 --dataset_dir=.\tilesV2\Tiles_40我在 models-master\research\slim\datasets 基于鲜花提供者添加了一个数据集提供者。
我修改了 models-master\research\slim\nets\mobilenet 中的 mobilnet_v2.py，更改了num_classes=5和mobilenet.default_image_size = 40
我用以下方法训练了网络：
python ./models-master/research/slim/train_image_classifier.py --model_name "mobilenet_v2" --learning_rate 0.045 --preprocessing_name "inception_v2" --label_smoothing 0.1 --moving_average_decay 0.9999 --batch_size 96 --learning_rate_decay_factor 0.98 --num_epochs_per_decay 2.5 --train_dir ./weight --dataset_name Tiles_40 --dataset_dir .\tilesV2\Tiles_40当我尝试这个时，
python .\models-master\research\slim\eval_image_classifier.py --alsologtostderr --checkpoint_path ./weight/model.ckpt-XXX --dataset_dir ./tilesV2/Tiles_40 --dataset_name Tiles_40 --dataset_split_name validation --model_name mobilenet_v2我得到eval/Recall_5[1]eval/Accuracy[1]然后我导出图表
python .\models-master\research\slim\export_inference_graph.py --alsologtostderr --model_name mobilenet_v2 --image_size 40 --output_file .\export\output.pb --dataset_name Tiles_40把它冷冻起来
freeze_graph --input_graph .\export\output.pb --input_checkpoint .\weight\model.ckpt-XXX --input_binary true --output_graph .\export\frozen.pb --output_node_names MobilenetV2/Predictions/Reshape_1然后我尝试使用来自数据集的图像的网络
python .\label_image.py --graph .\export\frozen.pb --labels .\tilesV2\Tiles_40\labels.txt --image .\tilesV2\Tiles_40\photos\lac\1_1.png --input_layer input --output_layer MobilenetV2/Predictions/Reshape_1。这是我得到错误分类的地方。，例如0:background 0.92839915 2:lac 0.020171663 1:house 0.019106707 3:road 0.01677236 4:start 0.0155500565数据集的“lac”图像
我尝试更改 depth_multiplier、学习率、在 cpu 上学习、--preprocessing_name "inception_v2"从学习命令中删除。我一点头绪都没有...