我一直在尝试使用TFODAPI（https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection）训练检测模型 .
在我的上下文中我有大图像（1080 * 1920），我尝试检测大小在90 * 90到300 * 400之间的对象 .
我为第一次测试注释了75个图像中的大约150个对象 . 我制作了一个脚本来转换TF记录（关于https://github.com/swirlingsand/deeper-traffic-lights/blob/master/data_conversion_bosch.py）信息中的注释和图像 .
然后我根据类的数量调整了ssd_inception_v2_coco.config，因为我只有一种类型的对象 .
当我最终开始训练时，我的损失仍然停留在0.4757 . 此外，其他信息如张
丢失/ HardExampleMiner / NumNegatives
丢失/ HardExampleMiner / NumPositives
丢失/输入/ AvgNumIgnoredAnchorsPerImage
整个培训保持0 .
我应该更改调整大小吗？即使是测试，数据集是否也很小？我应该更改ssd_anchors配置吗？
感谢你们对我的帮助 ！