私は既定のパイプライン構成（ssd_inception_v2_pets.config）と事前に開始されたv2 COCOモデルを使用しています。 TensorBoardでは、損失は減少し続けていますが、平均精度はそれほど向上していません。誰もSSDのための開始v2を使用して同様の実験を行っていますか？あなたの経験は何ですか？TensorFlowオブジェクト検出APIのSSDモデルを使用したペットのサンプルの精度が期待されていますか？
低地図の理由はextreme low score threshold at non maximum suppression stepによるものです。このような低い閾値の結果は、ほとんどすべての画像が70以上の検出を生成する一方で、各画像には1つのみの真理が存在することである。この閾値をより妥当な値（0.1）に変更すると、より優れたmAPプロットが生成されます。
あなたはこの問題に刺された可能性があります。https://github.com/tensorflow/models/issues/2749 私があったように。
&の新しい開始予定ファイルの1つを取得し、問題が解決したかどうかを確認してください。
ポインタをありがとう、私はモバイルネットではなくSSDモデルを使用しています。 – mr49
私はSSD + mobilenetを使用していますが、あなたはSSD +の使用を開始しています。問題のあるハード・サンプル・マイナーを含む多くの共有コード・ブロックがこの2つの間にあります。 – rumbull