使用poets教程，我在6个自定义类别上保留了tensorflow mobilenet_1.0_224 模型，每个类别包含~250个图像 . 传递的其他参数是

--flip_left_right True --random_scale = 30 --random_brightness = 30

4000步后的验证准确度为88％ . 但是，当我通过移动应用程序测试模型时，存在巨大的准确性问题 .

例如：

  • 在场景中预测了6个对象中的一个或多个，即使它们在场景中根本不存在 . 这些预测在连续视频中的置信度在0.3到0.9之间变化 .

  • 当摄像机指向随机对象（不属于训练类别列表）时，即使其中一个对象被告知存在 .

我该如何改进？基本上，如果场景中不存在6个对象，则模型不应该说任何存在 .

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