Tensorflow对象检测API - 检测不戴头盔的人

Question

***请注意，我之前检测到没有头盔为NA的问题已得到解决。

现在我有一个新问题，我使用了1000张图像来检测不戴头盔的人，还有1000张图像供人戴头盔，1000张图片仅供人使用。我使用SSD_mobilenet_v1_pets.config文件进行培训。

这是我的pbtxt文件

item {
    id: 1
    name: 'withouthelmet'
}
item {
    id: 2
    name: 'withhelmet'
}
item {
    id: 3
    name: 'person'
}

示例训练图像

训练结束后我的模型检测到每辆车都是人。

是因为使用ssd_mobilenet模型（对于人而言id：1但是我使用id：1作为withouthelmet而id：3用于汽车但是我使用id：3用于人）

请帮我解决这个问题

Answer 1

1. 你在配置中将num_classes设置为1吗？
2. 请注意，min_negatives_per_image表示最小负数锚点（而不是图像），因此数据混合与此参数无关。

我不得不修改之前的答案 - 如果你向数据集添加一个背景图像（没有gt框的图像），它应该有助于减少误报。对不起，我对其他一些东西很困惑。

Answer 2

您是否使用过在pet数据集上训练过的预先训练过的SSD-MobileNetV1模型？我认为你最好使用COCO数据集培训的模型，因为它有人，而不是宠物。当然，如果你训练你的模型，它也会学会检测这个人，但是因为你没有很多没有头盔的人的例子，所以从一个知道一个人的模型开始可能会更好。是。

关于你的问题，如果你只想检测没有头盔的人，你可以简单地删除pbtxt文件中的所有其他内容，

item {
  id: 1
  name: 'withouthelmet'
  display_name: 'withouthelmet'
}

将配置文件中的类别数更改为1，并微调模型。