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Tensorboardでより多くの画像を表示する-Tensorflowオブジェクト検出

私は Tensorflowのオブジェクト検出フレームワーク を使用しています。トレーニングと評価の仕事は順調ですが、テンソルボードでは、評価の仕事の画像を10枚しか見ることができません。より多くの画像を見るためにこの数を増やす方法はありますか？設定ファイルを変更してみました：

eval_config: {
  num_examples: 1000
  max_evals: 50
}

eval_input_reader: {
  tf_record_input_reader {
    input_path: "xxx/eval.record"
  }
  label_map_path: "xxx/label_map.pbtxt"
  shuffle: false
  num_readers: 1
}

max_evalパラメータはこれを変更しますが、変更しません。

これは私が評価ジョブのために実行しているコマンドです：

python ../models/research/object_detection/eval.py \
    --logtostderr \
    --pipeline_config_path=xxx/ssd.config \
    --checkpoint_dir="xxx/train/" \
    --eval_dir="xxx/eval"
pythontensorflowobject-detectiontensorboard
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jood

num_visualizationsパラメータをeval_config（cf. eval.protoコード ）。

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benjaminplanche

Object_detection/protos/eval.protoファイルを編集してprotocを再実行することで、これをTensorboard 1.11.0で機能させることができました（Tensorflowのドキュメントを参照）。たとえば、eval.protoの次の行は、（デフォルトの10ではなく）100の例を有効にします。

optional uint32 num_visualizations = 1 [default=100];

これは、システムメモリ、ブラウザのパフォーマンス、評価のパフォーマンスなどに影響を与える可能性があるため、注意して使用してください。

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Ron Kent

おそらく最も簡単な方法は、コマンドライン引数--samples_per_pluginを追加することです。

完全な例

tensorboard --logdir . --samples_per_plugin=images=100

https://github.com/tensorflow/tensorboard/issues/1012

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Ivan Belonogov