使用自己数据集训练时,这个代码怎么改train_config { batch_size: 1 data_augmentation_options { random_horizontal_flip { } } data_augmentation_options { ssd_random_crop { } }
时间: 2023-11-27 13:52:07 浏览: 27
如果你想使用自己的数据集训练,你需要改变以下几个方面:
1. 数据集路径:将train_dataset_path和eval_dataset_path分别改为你自己的数据集路径。
2. 数据集格式:如果你的数据集是其他格式(如TFRecord),则需要更改dataset_type参数。
3. 数据集大小:将batch_size更改为你的数据集大小。
4. 数据增强选项:如果你想使用其他数据增强选项,可以添加或删除data_augmentation_options。例如,如果你不想使用随机水平翻转,则可以删除random_horizontal_flip。如果你想添加其他数据增强选项,可以在data_augmentation_options中添加它们。
下面是一个例子:
```
train_config {
batch_size: 8
dataset_type: "tfrecord"
train_dataset_path: "/path/to/train.tfrecord"
eval_dataset_path: "/path/to/eval.tfrecord"
data_augmentation_options {
random_crop_image {
min_aspect_ratio: 0.5
max_aspect_ratio: 2.0
height: 256
width: 256
}
}
data_augmentation_options {
random_brightness {
max_delta: 0.1
}
}
}
```
请注意,在更改任何参数之前,请确保你已经了解这些参数的含义以及对训练模型的影响。