如何在Retinanet上测试您的模型？

Question

我正在使用Retinanet模型来训练一个大约50班的分类器。链接到模型：https://github.com/fizyr/keras-retinanet

这就是我到目前为止所做的：

1. 使用建议的步骤安装模型。
2. 用推荐的阅读格式创建我的图像的csv。
3. 使用以下脚本来训练我的模型:使用已安装的脚本:retinanet-培训csv
4. 该模型目前正在运行和训练，大约50个时代和10000步在每一个时代。我看到损失在减少，完成训练大约需要一天的时间。

我现在如何着手：

测试我的模型？这里给出的例子是：

测试网络的一个例子可以在这个笔记本中看到(网站上的https://github.com/fizyr/keras-retinanet/blob/master/examples/ResNet50RetinaNet.ipynb链接已经死了，这似乎是合适的)。通常，可以从网络中检索输出如下：

    _, _, detections = model.predict_on_batch(inputs)

其中检测是最终的检测，形状(无，无，4+ num_classes) (用于(x1，y1，x2，y2，cls1，cls2，.))。

加载模型可以通过以下方式完成：

    from keras_retinanet.models.resnet import custom_objects
    model = keras.models.load_model('/path/to/model.h5',                 
    custom_objects=custom_objects)

对于形状为1000x600x3的图像，NVIDIA Pascal Titan X上的执行时间大约为55毫秒。

在训练过程中，我在运行我的模型时没有做任何事情：

创建用于培训和测试数据的生成器(示例在keras_retinanet.preprocessing.PascalVocGenerator).中显示)

我是不是遗漏了什么？

再一次，很抱歉有这么多问题，谢谢你帮了我。

Answer 1

如果您所说的测试意味着通过网络运行您自己的映像，请查看新的示例。它所做的就是设置环境，在模型中加载，加载和准备图像，并将结果可视化。

https://github.com/fizyr/keras-retinanet/blob/master/examples/ResNet50RetinaNet.ipynb

这个例子有问题吗？还是还不清楚？