Estaba jugando con el nuevo TensorFlowAPI de detección de objetos y decidió entrenarlo en algunos otros conjuntos de datos disponibles públicamente.

Me topé conesta conjunto de datos de comestibles que consiste en imágenes de varias marcas de cajas de cigarrillos en el estante del supermercado junto con un archivo de texto que enumera las cajas delimitadoras de cada caja de cigarrillos en cada imagen. Se han etiquetado 10 marcas principales en el conjunto de datos y todas las demás marcas entran en la undécima categoría "miscelánea".

Seguí sututorial y logró entrenar el modelo en este conjunto de datos. Debido a las limitaciones en la potencia de procesamiento, utilicé solo un tercio del conjunto de datos y realicé una división de 70:30 para los datos de entrenamiento y prueba. Usé el modelo más rápido_rcnn_resnet101. Todos los parámetros en mi archivo de configuración son los mismos que los parámetros predeterminados proporcionados por TF.

Después de 16491 pasos globales, probé el modelo en algunas imágenes, pero no estoy muy contento con los resultados.

Error al detectar los camellos en el estante superior, mientras que detecta el producto en otras imágenes

¿Por qué no detecta el Marlboros en la fila superior?

Otro problema que tuve es que el modelo nunca detectó ninguna otra etiqueta, excepto la etiqueta 1

No detectó una instancia de cultivo del producto a partir de los datos de entrenamiento

¡Detecta cajas de cigarrillos con un 99% de confianza incluso en imágenes negativas!

¿Alguien puede ayudarme con lo que va mal? ¿Qué puedo hacer para mejorar la precisión? ¿Y por qué detecta que todos los productos pertenecen a la categoría 1 a pesar de que he mencionado que hay 11 clases en total?

Editar Agregué mi mapa de etiquetas:

item {
  id: 1
  name: '1'
}

item {
  id: 2
  name: '2'
}

item {
  id: 3
  name: '3'
}

item {
  id: 4
  name: '4'
}

item {
  id: 5
  name: '5'
}

item {
  id: 6
  name: '6'
}

item {
  id: 7
  name: '7'
}

item {
  id: 8
  name: '8'
}

item {
  id: 9
  name: '9'
}

item {
  id: 10
  name: '10'
}

item {
  id: 11
  name: '11'
}