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Tensorflowオブジェクト検出APIいいえtrain.pyファイル

提供されたドキュメントに従って、Tensorflow Object Detection APIを正しくインストールしました。ただし、ネットワークをトレーニングする必要がある場合、research/object_detectionディレクトリにtrain.pyファイルはありません。これを修正するためにできることはありますか？

リンク： https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md

pythontensorflowobject-detection-api
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Giacomo Bartoli

最新のマージでは、trainとevalが従来のディレクトリに移動しました。チュートリアルを使用する場合は、以前のバージョンに移動できます。

2
Alexandros Evangelou

明確化のために、Derek Chowによる前述のように、電車と評価pythonスクリプトは最近（〜6日前） 'legacy'ディレクトリに移動されたようです。古い方法..

呼び出してトレーニングを開始した場合：

python train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_pets.config

以下を呼び出すことにより、トレーニングを開始することがわかります。

python legacy/train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_pets.config
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DSmith

チュートリアルページの ローカルで実行 セクションを参照してください。

サンプル構成は次のとおりです。

#From the tensorflow/models/research/ directory
PIPELINE_CONFIG_PATH={path to pipeline config file}
MODEL_DIR={path to model directory}
NUM_TRAIN_STEPS=50000
NUM_EVAL_STEPS=2000
python object_detection/model_main.py \
    --pipeline_config_path=${PIPELINE_CONFIG_PATH} \
    --model_dir=${MODEL_DIR} \
    --num_train_steps=${NUM_TRAIN_STEPS} \
    --num_eval_steps=${NUM_EVAL_STEPS} \
    --alsologtostderr

テンソルボードを実行するには：

tensorboard --logdir=${MODEL_DIR}
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g_p

legacy trainおよび評価スクリプトを使用できますが、model_mainの使用をお勧めします。

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Derek Chow