Я использовал API-интерфейс tensorflow для обнаружения арфы Гиннесса, используя описанный здесь процесс — https://pythonprogramming.net/introduction-use-tensorflow-object-detection-api-tutorial/.
У меня в основном хорошие результаты, всякий раз, когда логотип четкий на изображении, он находит его хорошо - 
Однако после переобучения с контрольной точки кокоса он все еще обнаруживает то, что я считаю кокосовыми объектами с очень высоким рейтингом достоверности, то есть людей, журналы. Я не могу понять, почему это так.
(Смотри ниже)
Я использую файл fast_rcnn_inception_v2_coco.config, найденный здесь — http://faster_rcnn_inception_v2_coco
Обучение большему количеству шагов, похоже, не помогает, поскольку общая потеря усредняется. Приведенные выше скриншоты были сделаны после 10 000 тренировочных шагов. Я тренируюсь на процессоре.
Я дополняю свои тренировочные изображения с помощью imgaug, и пример тренировочного изображения можно увидеть ниже (я включил ограничивающая рамка отладки вокруг цели) -
Однако, если бы проблема заключалась в тренировочных изображениях, не возникли ли бы у графа проблемы с обнаружением цели вообще?
