このチュートリアルに従って、Tensorflow Object DetectionAPIを実装しました。
推奨される方法は、事前にトレーニングされたモデルを使用することです。
ただし、場合によっては、最初からトレーニングする必要があります。
そのためには、構成ファイルの2行を次のようにコメントアウトする必要があります。
#fine_tune_checkpoint: "object_detection/data/mobilenet_v1_1.0_224/mobilenet_v1_1.0_224.ckpt"
#from_detection_checkpoint: true
Xavierウェイト初期化でウェイトを初期化する場合、どうすればよいですか？
構成protobuf定義でわかるように、使用できる初期化子は3つあります。
VarianceScalingInitializerはあなたが探しているものです。これは一般的な初期化子であり、ドキュメントにfactor=1.0, mode='FAN_AVG'記載されているように、設定することで基本的にXavier初期化子に変えることができます。
したがって、イニシャライザを次のように設定することによって
initializer {
variance_scaling_initializer {
factor: 1.0
uniform: true
mode: FAN_AVG
}
}
構成では、Xavierイニシャライザーを取得します。
ただし、新しいデータでトレーニングする必要がある場合でも、ランダムな初期化ではなく、事前トレーニング済みのネットワークを初期化として使用することを検討してください。詳細については、この記事を参照してください。
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