如何在TensorBoard中显示用于TensorFlow对象检测API的纯负图像

问题描述

我已根据this将配置中的min_negative_per_image变量更改为非零常量。

hard_example_miner {
        num_hard_examples: 3000
        IoU_threshold: 0.99
        loss_type: CLASSIFICATION
        max_negatives_per_positive: 3
        min_negatives_per_image: 3
      }

我还添加了非注释图像，它们是tfrecord生成过程中的纯负图像，并解析了tfrecords生成的结果，以检查图像是否已复制到tfrecords中。这些是我用于生成Tfrecord的功能。这些是我在

tf_example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
        'image/height': dataset_util.int64_feature(height),'image/width': dataset_util.int64_feature(width),'image/filename': dataset_util.bytes_feature(filename),'image/source_id': dataset_util.bytes_feature(filename),'image/key/sha256': dataset_util.bytes_feature(key.encode('utf8')),'image/encoded': dataset_util.bytes_feature(encoded_jpg),'image/format': dataset_util.bytes_feature(image_format),'image/object/bBox/xmin': dataset_util.float_list_feature(xmins),'image/object/bBox/xmax': dataset_util.float_list_feature(xmaxs),'image/object/bBox/ymin': dataset_util.float_list_feature(ymins),'image/object/bBox/ymax': dataset_util.float_list_feature(ymaxs),'image/object/class/text': dataset_util.bytes_list_feature(classes_text),'image/object/class/label': dataset_util.int64_list_feature(classes),

这些是我用于纯负片图像的功能

obj_features = {
                'image/height': dataset_util.int64_feature(height),'image/annotated': dataset_util.int64_feature(0)
        }
        tf_features = tf.train.Features(feature = obj_features)
        tf_example = tf.train.Example(features = tf_features)

我已经解析了tfrecords，发现tfrecords中存在纯粹的负像。我已将配置文件中的可视化更改为1000，并且看不到单个纯负图像。有没有办法在TensorBoard中查看那些图像？

解决方法

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