如何修复以下类在运行对象_检测/模型_维护.py时没有基本事实示例？ [英] How to fix "the following classes have no ground truth examples" when running object_detection/model_main.py?
本文介绍了如何修复以下类在运行对象_检测/模型_维护.py时没有基本事实示例？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
pascal_label_map.pbtext，用create_pascal_tf_record.py从我的JPEG数据集创建TFRecord文件，使用Pascal VOC样式的批注。
脚本似乎正确地生成了这些TFRecords(例如，我检查了pascal_label_map.pbtext中的所有类都出现在批注中，并且每个JPEG都带有正确的批注)。但当我开始object_detection/model_main.py时，我看到以下内容：
WARNING:root:The following classes have no ground truth examples:
[
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822 823 824]
我如何修复此问题？
我已经尝试了python2.7和python3.7(在Windows的Ubuntu上随bash中的anaconda一起安装)。我没有尝试model_main.py，而是尝试了object_detection/legacy/train.py和object_detection/legacy/eval.py。
train.py似乎运行正常。
当我运行train.py和eval.py后打开Tensorboard时，我注意到图像中既没有任何物体检测框，也没有任何正确的地面事实。除一两种情况外，错误的基本事实标签是pascal_label_map.pbtext中对应于1的标签。
不过，边界框坐标是正确的。
这是我的模型.config文件(当然路径正确)：
model {
faster_rcnn {
num_classes: 821
image_resizer {
keep_aspect_ratio_resizer {
min_dimension: 600
max_dimension: 1024
}
}
feature_extractor {
type: 'faster_rcnn_inception_v2'
first_stage_features_stride: 16
}
first_stage_anchor_generator {
grid_anchor_generator {
scales: [0.25, 0.5, 1.0, 2.0]
aspect_ratios: [0.5, 1.0, 2.0]
height_stride: 16
width_stride: 16
}
}
first_stage_box_predictor_conv_hyperparams {
op: CONV
regularizer {
l2_regularizer {
weight: 0.0
}
}
initializer {
truncated_normal_initializer {
stddev: 0.01
}
}
}
first_stage_nms_score_threshold: 0.0
first_stage_nms_iou_threshold: 0.7
first_stage_max_proposals: 300
first_stage_localization_loss_weight: 2.0
first_stage_objectness_loss_weight: 1.0
initial_crop_size: 14
maxpool_kernel_size: 2
maxpool_stride: 2
second_stage_box_predictor {
mask_rcnn_box_predictor {
use_dropout: false
dropout_keep_probability: 1.0
fc_hyperparams {
op: FC
regularizer {
l2_regularizer {
weight: 0.0
}
}
initializer {
variance_scaling_initializer {
factor: 1.0
uniform: true
mode: FAN_AVG
}
}
}
}
}
second_stage_post_processing {
batch_non_max_suppression {
score_threshold: 0.0
iou_threshold: 0.6
max_detections_per_class: 100
max_total_detections: 300
}
score_converter: SOFTMAX
}
second_stage_localization_loss_weight: 2.0
second_stage_classification_loss_weight: 1.0
}
}
train_config: {
batch_size: 1
optimizer {
momentum_optimizer: {
learning_rate: {
manual_step_learning_rate {
initial_learning_rate: 0.0002
schedule {
step: 900000
learning_rate: .00002
}
schedule {
step: 1200000
learning_rate: .000002
}
}
}
momentum_optimizer_value: 0.9
}
use_moving_average: false
}
gradient_clipping_by_norm: 10.0
#fine_tune_checkpoint: "PATH_TO/models/model/model.ckpt"
#from_detection_checkpoint: true
#load_all_detection_checkpoint_vars: true
# Note: The below line limits the training process to 200K steps, which we
# empirically found to be sufficient enough to train the COCO dataset. This
# effectively bypasses the learning rate schedule (the learning rate will
# never decay). Remove the below line to train indefinitely.
num_steps: 5000
data_augmentation_options {
random_horizontal_flip {
}
}
data_augmentation_options {
random_vertical_flip {
}
}
data_augmentation_options {
random_rotation90 {
}
}
}
train_input_reader {
label_map_path: "PATH_TO/data/pascal_label_map.pbtxt"
tf_record_input_reader {
input_path:"PATH_TO/data/pascal_train.record-?????-of-00010"
}
}
eval_config {
num_examples: 1886
# Note: The below line limits the evaluation process to 100 evaluations.
# Remove the below line to evaluate indefinitely.
max_evals: 1886
#use_moving_averages: false
metrics_set: "pascal_voc_detection_metrics"
}
eval_input_reader {
label_map_path: "PATH_TO/data/pascal_label_map.pbtxt"
shuffle: false
num_readers: 10
tf_record_input_reader {
input_path: "PATH_TO/data/pascal_val.record-?????-of-00010"
}
}
"PASCAL_VOC_DETECTION_METRICS"似乎也不起作用。
推荐答案
我遇到了同样的问题，但我设法解决了它。从您的解释中，我注意到您说您有824个类，但是在您的模型.config文件中，您已经编写了821个类(在num_CLASSES参数中)。这可能是导致错误的原因。确保num_CLASSES具有实际的类数(824)。我确实希望LABEL_MAP文件也反映相同数量的类。 一切顺利。
这篇关于如何修复以下类在运行对象_检测/模型_维护.py时没有基本事实示例？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
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