TensorFlowオブジェクト検出APIは、いくつかのクラスから1つのクラスのみを訓練します

Question

私はTensorBoardのPerformanceByCategoryメニューでかなりの量のステップ（約20k）後にTFオブジェクト検出APIを使用して自分のデータセットで訓練プロセスを実行していますmAPは1つのカテゴリに対してのみ増加しており、他は開始されていない。

私のデータセットはPascalVOC形式で、私はそれを作成するために、this answerに従っていました。データ準備の後、私はPascalレコードを作成し、ラベルマップとパイプライン設定を編集し、ssdモデルのチェックポイントを持つスタッフ全員をGoogle Cloud Platformにダウンロードし、訓練と評価作業をObject Detection API Documentationに開始しました。

しかしTensorBoardからは、別のクラスで何も起こらないので、何かデータや他のものに間違っているようです。

複数のクラスを持つオブジェクト検出APIをトレーニングする際にヒントや機能はありますか？

事前にお問い合わせいただきありがとうございます。

[EDITED]：

だからPascalVOCデータセットにモデルを訓練しようとした彼らは、チュートリアルでは、デフォルトで提供し、私は彼らのパスカル・レコードが私よりはるかに大きいことに気づきました。私はそれらをテキストエディタで開き、ImageSetsの各クラスの参照がありましたが、私のレコードにはcreate_pascal_tf_records.pyで指し示したクラスだけの参照が含まれています。

私は何が欠けていますか？助けてください！

Answer 1

OK、私は何が間違っていたかを考え出したと思います。

主な問題は、私がImageSetsを間違って作りました。各クラスについて、対応する画像のリストを追加しています。そのため、私の場合、列車ファイルとvalファイルはそれぞれ異なります。原因this answerへ

：

パンチラインは、我々は現在、（他の xxx_train.txtファイルと同じである） aeroplane_train.txtファイルの最初の列を見てということで、私たちをすることができます訓練セット の各画像のパスを計算します。

すべてのファイルが異なるため、create_pascal_tf_records.pyは最初のクラスのみにパスを選んでいました。

これは他の人に役立つことを願っています。