20、深度学习目标检测全流程指南

深度学习目标检测全流程指南

1. 评估结果存储与可视化

评估结果以 TensorFlow 事件文件（ events.out.tfevents.* ）的形式存储在 model_dir/eval_0 目录中。这些文件用于可视化模型性能。

1.1 在 TensorBoard 中可视化训练结果

TensorBoard 是 TensorFlow 提供的基于 Web 的可视化工具，旨在帮助用户理解、调试和优化机器学习模型。它允许用户在训练和评估期间监控和可视化模型性能的各个方面，从而更轻松地获得见解并提高模型的有效性。

在 Colab 中，可以使用以下代码启动 TensorBoard 仪表盘来查看训练统计信息和模型结果：

%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir /content/computer_vision/pet_detection_model

第一行代码加载 TensorBoard 笔记本扩展，该扩展将 TensorBoard 仪表盘嵌入到 Colab 屏幕中。

如果想在本地计算机上离线评估模型，可以下载保存模型检查点的整个 pet_detection_model 目录。在计算机终端（或命令提示符）中，确保处于虚拟环境中，然后使用以下命令启动 TensorBoard：

(cv) username$ tensorb