tensorflow object detection пропускает объекты

[MiXaiLL76 0]

Добрый день, я пытаюсь разобраться с TFOD и никак не могу понять, почему нейронка пропускает объекты. 

Размечено всё хорошо, и на одной нейросети ( у других людей, всё ок. У меня не особо получается сделать чтобы находило все)

Использую я faster_rcnn_resnet50_coco.config

На 10000 шагов страдает определение объектов. (классификация уже лучше)

Больше чем 10000 шагов очень хорошо всё с классификацией, но всё так же остается с определением объектов. 

 

Но когда модель обучается на faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco всё отлично и с тем и с тем, НО он очень долго обучается и медленно работает. 
Есть какие то соображения? Может кто сталкивался?

[Smorodov 578]

Для начала соберите изображения, на которых сеть ошибается и дообучите сеть на них. 

(лучше новые, собранные при реальной работе)

Можно просто дублировать их в датасете, чтобы встречались почаще.

Ну и повторять процесс, пока результат не устроит.

[MiXaiLL76 0]

Спасибо, значит проблема не в конфигах. 

[Smorodov 578]

Ну не факт  .

Наиболее частые ошибки:

не тот порядок каналов;

неправильная раскладка цветовых данных (чередующиеся или по плоскостям);

не вычтенное среднее, не тот диапазон (0-255 вместо 0-1).