Tensorflow对象检测: eval_config中的visualization_export_dir不保存评估图像

Question

正如标题所述，我想保存来自Tensorboard的评估的检测与地面实况图像。

来自eval proto：

// Path to directory to store visualizations in. If empty, visualization
// images are not exported (only shown on Tensorboard).
optional string visualization_export_dir = 6 [default=""];

因此，我将其添加到我的model.config文件中。请记住，我是从/Object-Detection/目录开始工作的。

eval_config: {
  num_examples: 57

  visualization_export_dir: "bevelgear_training/eval_images/"
  num_visualizations: 57
  metrics_set: "pascal_voc_detection_metrics"
}

训练照常结束，我可以在tensorboard中看到所有eval图像，但是/eval_ images /文件夹是空的。

有人把它修好了吗？

Answer 1

虽然该参数在配置文件中可用，但实际上并不支持此功能。取而代之的是，您可以使用TensorBoard，并在图像选项卡下查看带有重叠检测的评估图像。

Answer 2

您的配置看起来是正确的，并且该功能已在当前的TensorFlow版本中实现。这是我的eval_config：

eval_config: {
  num_examples: 100
  num_visualizations: 20
  visualize_groundtruth_boxes: true
  visualization_export_dir: "F:/project_name/tf-eval/"
  include_metrics_per_category: true
}

我在TensorBoard中获得了可视化效果，并保存到文件中。可能是您的相对路径导致了问题，尽管这在.config文件中通常不是问题。导出目录必须存在-否则将不会输出任何图像。

Answer 3

追加各行：

    import matplotlib.pyplot as plt
    import os
    vutils.save_image_array_as_png(sbys_image[0], os.path.join(eval_config.visualization_export_dir, 'eval_{}_{}'.format(i,j) + ".png"))

在代码应该如下所示之后：

  for j, sbys_image in enumerate(sbys_image_list):
    tf.compat.v2.summary.image(
        name='eval_side_by_side_{}_{}'.format(i, j),
        step=global_step,
        data=sbys_image,
        max_outputs=eval_config.num_visualizations)
    import matplotlib.pyplot as plt
    import os
    vutils.save_image_array_as_png(sbys_image[0], os.path.join(eval_config.visualization_export_dir, 'eval_{}_{}'.format(i,j) + ".png"))

在编号为992的model_lib_v2.py上

小心，不要修复你的克隆文件。model_lib_v2.py应该在路径中，类似于/python-3.6/pakages/object_detection/util....

thx