是否可以将对象检测模型的训练偏向 tensorflow ModelMaker 中的分类？

问题描述

我正在使用 Tensorflow 2 Model Maker 执行 EfficientDet-Lite 的转移训练（最终在 Coral EdgeTPU 上运行），我更关心分类输出，而不是边界框的精度。有没有办法修改一些训练参数以牺牲边界框的准确性来提高类的准确性？或者这没有意义？

解决方法

很遗憾，TensorFlow 2 Model Maker 目前不支持此类自定义。

如果你想这样做，你可以绕过Model Maker，直接使用AutoML repo。技术细节是通过在weights for different losses函数中添加loss_weights来调整compile()。