[Чтобы избавить вас от душевной боли, сначала прочитайте эту статью, если каким-то образом вы оказались здесь первыми!]
Поэтому после двухнедельного биения головой о стену я вернулся к своему умному человеку в Google со своим разочарованием. Он посоветовал мне следовать статье O’Reilly и выполнять процесс обучения вручную: вручную маркировать все мои объекты на моих изображениях, конвертировать эти метки в формат TFRecord, затем переобучать модель и реализовывать ее. Кроме…
- Установка LabelImg — это B&^%, если вы работаете на Mac. Или линукс. Или что-нибудь, кроме, может быть, Windows (я убегаю от машин с Windows, чтобы жить, поэтому я не знаю, как это происходит, но я предполагаю, что это было более гладко, чем у меня).
- Как только LabelImg был установлен, я просмотрел и пометил все свои изображения. Вы знаете, с несколькими классами объектов на каждом изображении [пожалуйста, имейте это в виду еще раз…].
- Protoc и protobuf создадут проблемы при установке API обнаружения объектов.
- Все вышеперечисленное заняло у меня целые выходные, чтобы понять…
В этот момент выходных, тарелки Cheerios позже и не выходя из дома в течение трех дней, я был сыт по горло и искал помощи в другом месте. Я нашел эту замечательную обучающую серию на Medium и начал следить за ней. Очень, очень похожие шаги…
*Примечание: На этом я сделаю паузу, прежде чем перейти к следующей части этой серии. Пожалуйста, добавьте этот урок в закладки. Я на 100% планирую вернуться и повторить свои шаги с правильными данными на этот раз [следите за обновлениями, почему на этом]. Шаги отличные, за исключением нескольких вещей, если вы новичок, как я пытался найти свет в длинном темном туннеле трансферного обучения.
так в чем была проблема? Я прошел все шаги, обучил свою модель… и застыл на шаге 5. Как протестировать модель?
Проблема, с которой я вскоре столкнулся (как полный новичок), заключалась в том, как протестировать модель. Автор средней серии использовал видео в качестве своих тестовых данных, и его код Python, похоже, не работал для меня, когда я пытался передать свои отдельные тестовые изображения, которые я отложил.
Итак, я отказался от «ручного способа» выполнения моего проекта и обратился к разным умным людям в Google за дополнительной помощью.
Прежде чем двигаться дальше, я остановлюсь на двух вещах: 1. Наличие умных людей, которые помогут вам, определенно помогает. Это может ускорить часть ваших усилий, которые, кажется, загнали вас в глубокий темный угол, грызущий Funions без конца. Сдаться на данном этапе — отличный вариант. Смог бы я без них справиться со своим трудным положением? Наверное. Но это заняло бы больше времени, чем у меня сейчас, примерно 4 недели отпуска и работы над этим проектом «в свободное время».
2. В этот момент я почувствовал себя полным провалом. Если вы чем-то похожи на меня, неудачи неприемлемы (по большей части) или, если они происходят, они оставляют у вас глубокие шрамы после того, как вы, наконец, оправитесь от того факта, что вы человек и пытаетесь сделать что-то действительно сложное. например, научиться машинному обучению. Что я быстро обнаружил, так это то, что я начал не с самого начала, а где-то посередине. Я понятия не имел, что делаю.
Так где же я оказался? Смотрите этот следующий пост в конце… начале моего пути с машинным обучением!
