Tensorflow对象检测API tfrecord

Question

我是tensorflow TFRecord的新手。因此，我正在研究Tensorflow对象检测API代码

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/using_your_own_dataset.md

但是我找不到加载tfrecord的代码。我想他们使用.config文件来加载tfrecord，因为我在配置文件中找到了这个。

tf_record_input_reader {  
input_path: "/path/to/train_dataset.record-?????-of-00010" 
}

有人能帮上忙吗？

Answer 1

你已经把你的数据集转换成TFRecord格式了吗？如果是这样的话，您应该有一个包含训练数据集的路径，该路径被分成几个记录文件，格式为<path_to_training_data>/<train_dataset>.record-?????-of-xxxxx

其中，<path_to_training_data>是训练数据集的上述路径，<train_dataset>是您为每个文件指定的文件名，xxxxx是创建的记录文件的数量(例如00010)，?????应保留原样，并用作所有记录文件的格式。一旦您将<path_to_training_data>、<train_dataset>和xxxxx替换为数据集的正确值，to就应该处理其他所有事情(查找所有记录，读取它们，等等)。

注意:训练数据集和评估数据集(验证/测试)通常都有tf_record_input_reader，并且每个数据集都应该有对应的上述值(路径、数据集名称、文件数量)。