大家好，
[我的目标是在1920x1080大小的图像上检测人和汽车（白天和黑夜），为此，我使用了tensorflow API，使用了SSD移动网络模型，并注释了1000张图像（用于训练的图像900张，用于评估的图像100张） ）来自7个不同的摄像机。我以960x540的图像尺寸启动了培训。我的模型无法收敛。我不知道该怎么办，我应该为昼夜物体设置不同的类吗？
在使用tensorflow API进行面部检测的教程中，他们使用仅包含面部的图像的数据集，然后在复杂场景上使用模型。知道类似SSD的模型也会学习负面示例，这是一个好主意吗？
谢谢
（来源：https://blog.usejournal.com/face-detection-for-cctv-surveillance-6b8851ca3751）
您所说的“不收敛”是什么意思？您是指火车/验证损失吗？在这种情况下，我想到的第一件事就是降低学习率（我有类似的问题）。您可以通过修改配置文件来做到这一点，在“ train_config