谷歌云内置图像对象检测中的对象标签 "从0到num_classes-1 "还是从 "1到num_classes"？

Question

谷歌 内置对象检测文档参考 说 num_classes 参数应设置如下。

例如，对于 num_classes=5输入tf中的imageeclasslabel的范围.例子需要是 [0, 4].

然而，大多数其他资源（如。此处)关于如何在对象检测API世界中创建自己的数据集，说标签应该以1开头，也就是说，对于5个类来说，它们应该是[1,5]。

我的问题是：参考文档中的例子是否正确？

参考文档中的例子是否正确，也就是说，我应该为5个类使用[0,4]？

这根本就不重要，也就是说，这会不会破坏训练程序？

"内置对象检测 "算法在其他方面是否有特殊性，或者我可以按照"使用自己的数据集"函数来创建我的TFrecord文件？

Answer 1

似乎标签应该是[1,5]。

请看更新后的 文献网under --> Hyperparameters --> num_classes。