TF对象检测-检测到的对象总数没有增加

问题描述

我正在建立一个模型，以识别水族馆中的鱼（150种不同的鱼）。

我正在使用 faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28 模型从TF对象检测API进行转移学习。我已将大约80条鱼标记为（55）条，而仅被发现。

当我标记更多（30条鱼）并将其添加到模型中并再次对其进行训练时，检测到的鱼的数量达到（66条鱼），但是在添加之前，未检测到先前模型中检测到的某些鱼更多课程并重新训练模型。

我不知道为什么会这样。我对此模型有些担心。

1. 在标记图像时，每个图像都包含多种鱼类型，而我仅标记了清晰的鱼。

2. 我应该标记将相机放大以聚焦某些鱼时拍摄的图像，在这种情况下，鱼的大小会比实际大小大。

3. 有些鱼很大，有些鱼很小，有些鱼又太小，是否适用于在一个模型中检测所有这些鱼？

4. 对处理类似鱼类有建议吗？

5. 使用GPU进行训练是否除了减少训练时间之外还有其他好处？

预先感谢您的帮助。

更新： 我增加了更多的班级（增加了20个班级），并且检测到的鱼类数量达到了（87）个，但是还没有增加，即使我花了更多时间进行培训。

解决方法

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