# CSDN_AI_HOMEWORK_W8

**Repository Path**: HataFeng/CSDN_AI_HOMEWORK_W8

## Basic Information

- **Project Name**: CSDN_AI_HOMEWORK_W8
- **Description**: 第八周作业
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2018-03-21
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## 第八周作业
### 124298228-冯炳驹-W8

#### 作业目的：了解到物体检测模型的数据准备，训练和验证的过程
#### 训练过程及结果：[https://www.tinymind.com/executions/zrrytcb8](https://www.tinymind.com/executions/zrrytcb8)
#### ![结果图片](https://gitee.com/uploads/images/2018/0321/214226_2a7a6989_1686942.png "屏幕截图.png")

#### 本地Windows训练结果：
##### ![输入图片说明](https://gitee.com/uploads/images/2018/0321/215838_d6041a24_1686942.png "在这里输入图片标题")
##### ![输入图片说明](https://gitee.com/uploads/images/2018/0321/214600_b787c710_1686942.png "在这里输入图片标题")

#### 物体检测模型作业内容：
##### 数据准备：
-    下载数据文件：https://gitee.com/ai100/quiz-w8-data.git
-    标注文件的生成（LabelImg），
-    tfrecord生成（修改create_pet_tf_record.py）
-    model.ckpt（数据check point）     减少训练时间
##### config 
-    采用mobilenet模型ssd检测框架（ssd_mobilenet_v1_pets.config）

##### 准备过程及教训：
- 在本地主要花时间在修改create_pet_tf_record.py，其他地方比较顺利完成
- 在Tinymind上主要时间用在参数路径设置上以及增加一个类型上，
- 增加一个类型，在这里得到一个教训，忘记修改label_map文件，忘记重新生成tfrecord！！

##### 体会： 最深体会是注意细节，很多时间就是浪费在细节上。
1. 了解到object_detection框架，但只是局限应用，里面的具体代码以及框架还是没有概念。
2. 了解到物体检测模型的数据准备、训练、验证以及预测的过程。

##### Tinymind的坑：
1. 数据集没有删除功能，重新上传也不起作用，最后只能把要变动的数据放在代码里 
2. 输出结果的图片经常打不开！！