只有理论没有实操，这课完全是混来了，CSDN官网也能让上

讲课水平也太差了吧，讲稿都不准备

使用ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17 已经可以识别90种物体，这是官方训练好的。 请问，如何对这些类别进行裁剪，比如，我想在这90类的基础上，再添加1个自定义类，进行训练，应该怎样做？ 如果想去掉90个类别中的部分类，该怎样裁剪？

在C:\Tensorflow object detection API\models-master\research执行python object_detection/builders/model_builder_test.py 出现ModuleNotFoundError: No module named 'absl'这是什么情况

讲课水平，个人感觉不太好。。 没法照着做，光看这个视频，也做不出来。还是要靠自己摸索。不过看看别人咋做的，心里有点谱，能弄得快点

不好意思，没看到评论，关于训练结果预测不准的问题： 1）要使用预训练集 2）制作数据集后要验证一下，看看tfrecord是否是正确的。 3）训练的同时，要进行评估 #评估一下 详情可参照https://blog.csdn.net/wulala789/article/details/80588424 mkdir eval python /output/models/research/object_detection/eval.py \ --logtostderr \ --pipeline_config_path=net.config \ --checkpoint_dir=mytrain/ \ --eval_dir=eval/ ＃显示评估结果 tensorboard --logdir = eval/ 4）要多换几张图进行验证

1.我在CSDN购买了你的《tensorflow object detection api 检测自己的数据集》视频，按照你的步骤训练出一个模型（除了更改了路径，其他的参数net.config和图片都是默认你的设置），我训练了三次，每次预测模型（模型frozen_inference_graph.pb大概22M左右），都没有把dog给预测出来，我不知道哪里错啊，请博主指教一下 2.博主是否可以上传一份你的模型？或者直接邮件一份给我：pan_jinquan@163.com