TensorFlow对象检测配置文件中的“num_examples：2000”是啥意思？

Posted 2023-02-16

【中文标题】TensorFlow对象检测配置文件中的“num_examples：2000”是啥意思？

【英文标题】：What does "num_examples: 2000" mean in TensorFlow object detection config file?TensorFlow对象检测配置文件中的“num_examples：2000”是什么意思？

【发布时间】：2018-04-15 15:30:21

【问题描述】：

在TensorFlow对象检测的示例管道配置文件中，有这个sn-p：

  eval_config: 
    num_examples: 2000
    # Note: The below line limits the evaluation process to 10 evaluations.
    # Remove the below line to evaluate indefinitely.
    max_evals: 10
  

“num_examples”是指每次评估运行使用相同的前 2000 张图像，还是将测试集视为循环缓冲区并每次使用不同的 2000 张图像？

【参考方案1】：

num_example 等于您输入 API 的测试图像的数量

【参考方案2】：

实际上，这意味着每次评估运行中只会使用评估数据集中的 相同 num_examples 个样本。

【参考方案3】：

TL;DR 如果有足够的num_epochs 而没有shuffle，则循环缓冲区

我相信它可以与输入阅读器配置“协作”。如果在eval_input_reader 中将num_epochs 设置为1，那么它将处理输入队列中的前2000 张图像，前提是shuffle = false，否则会处理一些随机的2000 张图像。如果您没有 2000 张图像，它可能会失败，因为队列已清空。

相关代码为here和here

【讨论】：

num_epochs在InputReaderprotobufis 0中的默认值。如果我理解正确，在这种情况下，测试集将无限循环通过 2000 张图像，是吗？