为啥我在张量板上只看到大约一百个边界框？

Posted 2023-03-27

【中文标题】为啥我在张量板上只看到大约一百个边界框？

【英文标题】：Why I see only about one hundred bounding boxes in tensorboard?为什么我在张量板上只看到大约一百个边界框？

【发布时间】：2019-11-16 22:08:43

【问题描述】：

我没有在张量板的“图像”选项卡中看到所有边界框。我认为 tensorboard 显示大约 100 个边界框。

我已经根据proto definition 特别设置了我的 pipeline.config：

eval_config 
  max_num_boxes_to_visualize: 200                                                                   visualize_groundtruth_boxes: true
  num_visualizations: 200                                                                         

但 tensororad 仅显示部分对象（仅 100 个）。 我在 tensorboard 外部可视化了评估 tfrecord，我看到了所有真实边界框（超过 100 个）。

谁能给我指点方向？我错过了什么吗？

【问题讨论】：

你能在这里提供你的配置文件吗？

显示问题的简单repo是here

【参考方案1】：

在配置文件中有一个字段post_processing，在这个字段中max_total_detections通常设置为100。

所以为了让模型预测更多，你需要将此字段设置为max_total_detections : 200，例如。

调试提示： This 是对真实图像进行评估的部分。它创建了一个绘图对象。您可以打印这些参数，例如max_examples_to_draw、max_boxes_to_draw，以查看它们是否实际传递给绘图对象。 （因为绘图对象最终会在图像上可视化groundtruth bbox）。

【讨论】：

感谢您的回答！我想问题在于评估，而不是预测。尽管如此：我使用的是faster_rcnn模型，所以我尝试了你的建议并在model小节second_stage_post_processing中设置max_detections_per_class: 200，但效果是一样的。我没有在 tensorboard 中看到所有基本事实

确实你是对的。但我不认为这个问题是 tensorboard 错误，tensorboard 仅解析 tfevents 文件，因此可能的情况是处理时的评估图像，包含 100 个绘制的 bbox。我已经更新了调试提示。