Tensorflowオブジェクト検出api検証データサイズ

Question

私はオブジェクト検出APIからチュートリアルを実行しており、ResNet Faster-RCNNでOxfordデータセットを使用しています。

（eval.py）を実行して訓練したモデルを評価すると、Tensorboardは約0.95の平滑精度値を返します。

私の質問は、いくつの画像セットが評価されますか？ Tensorboardとそのチュートリアルのリンク（https://github.com/tensorflow/models/blob/master/object_detection/g3doc/running_pets.md）から、Tensorboardは10枚の画像しか表示しないためです。

10枚の画像でのみ精度をチェックしているのでしょうか？

私のOxfordのデータセット検証jpg数は約2,200でなければなりません。私の構成では

は、私が正しく、次のように入力パスを指定：

eval_input_reader: { 
    tf_record_input_reader { 
    input_path: "my_path/pet_val.record" 
    } 
    label_map_path: "my_path/pet_label_map.pbtxt" 
    shuffle: false 
    num_readers: 1 
} 

そしてeval.pyプリントが終わり、MAPのでしょうか？

約3日前に私の1GPUローカルマシンでeval.pyを実行しますが、何も印刷されません。

最後に、このAPIはF値とfps（フレーム/秒）を提供しますか？誰もがこれを経験していますか？

編集：/object_detection/samples/configs/faster_rcnn_resnet101_pets.config#L131などの設定から、評価のサイズ制限を設定できるようです。 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/object_detection/eval_util.py#L404からlen（result_lists）を印刷すると、私のeval num_examplesだった2000が印刷されます。

タイムスタンプを手動で比較してfpsを生成することもできました。

Answer 1

デフォルトでは、テンソルボード上に10枚の画像しか表示されません（画像では圧倒されないように）。これはeval_configから設定できます。また、設定で評価される画像の数（デフォルトは5000）を変更することもできます。