Тензорный поток обнаружения объектов LSTM ⇐ Python

[Anonymous]

Короче:

Как подготовить данные для повторного обучения обнаружению объектов lstm реализации мастера tensorflow на GitHub.

Длинная история:

Привет всем! Недавно я нашел реализацию алгоритма обнаружения объектов lstm, основанную на этой статье: http://openaccess.thecvf.com/content_cv ... _paper.pdf

в мастере модели tensorflow репозиторий Github (https://github.com/tensorflow/models/tr ... _detection)

Я хотел бы переобучить эту реализацию на своем собственном наборе данных, чтобы оценить улучшение lstm по сравнению с другими алгоритмами, такими как SSD. Но я продолжаю думать о том, как подготовить данные для обучения. Я попробовал конфигурационный файл авторов и попытался подготовить данные, аналогичные object-detection-api, а также попытался использовать ту же процедуру, что и inputs/seq_dataset_builder_test.py или inputs/tf_sequence_example_decoder_test.py делает. К сожалению, Readme на github не предоставляет никакой информации. Кто-то еще создал проблему с аналогичным вопросом в репозитории GitHub (https://github.com/tensorflow/models/issues/5869), но авторы пока не предоставили полезного ответа. Месяц назад я пытался связаться с авторами по электронной почте, но не получил ответа. Я также искал в Интернете, но не нашел решения. Поэтому я отчаянно пишу Вам!

Кто-нибудь может объяснить, как подготовить данные для переобучения и как на самом деле провести переобучение.

Спасибо, что прочитали, любая помощь очень ценится!