在Tensorboard中显示更多图像 - Tensorflow对象检测-Java 学习之路

我正在使用Tensorflow's object detection framework . 培训和评估工作进展顺利，但在张量板中，我只能看到10张图像用于评估工作 . 有没有办法增加这个数字来查看更多图像？我尝试更改配置文件：

eval_config: {
  num_examples: 1000
  max_evals: 50
}

eval_input_reader: {
  tf_record_input_reader {
    input_path: "xxx/eval.record"
  }
  label_map_path: "xxx/label_map.pbtxt"
  shuffle: false
  num_readers: 1
}

我认为 max_eval 参数会改变这一点，但事实并非如此 .

这是我正在为评估工作运行的命令：

python ../models/research/object_detection/eval.py \
    --logtostderr \
    --pipeline_config_path=xxx/ssd.config \
    --checkpoint_dir="xxx/train/" \
    --eval_dir="xxx/eval"

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它应该是 eval_config 中的 num_visualizations 参数（参见 eval.proto code） .

回复于 2024-04-29T01:32:53+08:00
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通过编辑object_detection / protos / eval.proto文件，然后重新运行protoc，我已经能够在Tensorboard 1.11.0中使用它（参见Tensorflow文档） . 例如，eval.proto中的这一行将启用100个示例（而不是默认值10）：
```
optional uint32 num_visualizations = 1 [default=100];
```
这可能会对系统内存，浏览器性能，评估性能等产生影响 . 因此请谨慎使用 .
回复于 2024-04-29T01:32:53+08:00

在Tensorboard中显示更多图像 - Tensorflow对象检测

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