Tensorflow对象检测api。一次检测90个默认类+n个新类

Question

我正在使用tensorflow对象检测api。我能够使用预先训练的模型来检测默认的90个类。通过在只包含macncheese的新数据集上进行训练，我还能够仅检测自定义对象(例如：macncheese)。

我很难尝试将90 (默认)+ 1(macncheese)对象类组合在一起进行检测。我听说过这样的解决方案，比如通过向coco原始数据集添加新的数据集，从头开始训练91个类。我还试图返回预训练模型的1层，只训练新数据来检测91个类。我是计算机视觉的新手，所以我不太熟悉CNN的训练。你能建议一些解决方案吗？

使用的型号:单发探测器。操作系统: Windows 10平台: Anaconda

Answer 1

如果您希望识别所有91个类别，则必须在包含所有91个类别的训练日期集上进行重新训练。就像你对一块芝士做的那样。除了这个问题之外，你还有什么特别的问题吗？