Question

我在这里遵循了有关使用深度学习检测对象的教程：https://tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io/en/latest/training.html

在某些时候，经过多达4082个步骤的训练之后，我使用CTRL + C停止了训练。

现在我的训练目录下有很多文件，看起来像这样：

问题是，我现在应该如何进行？接下来做什么？本教程不会教您如何使用训练数据，如果正确识别，甚至不会对其进行测试。

谢谢。

Answer 1

您获得的文件是检查点。您现在要做的是从检查点还原模型。来自CV tricks的指示：

with tf.Session() as sess:
  model = tf.train.import_meta_graph('my_test_model-1000.meta')
  model.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))

之后，您可以在test set上评估模型：

test_accuracy = tfe.metrics.Accuracy()

for (x, y) in test_dataset:
  logits = model(x)
  prediction = tf.argmax(logits, axis=1, output_type=tf.int32)
  test_accuracy(prediction, y)

print("Test set accuracy: {:.3%}".format(test_accuracy.result()))

使用ssd_inception_v2_coco训练了模型，下一步该怎么做？

1 个答案: