tensorflow object detection API自己训练的数据集检测图像score接近0%且检测不出物体

[lcjessicalove]

tensorflow object detection API自己训练的数据集检测图像score很低而且检测不出物体。
自己的训练集和validation集是拍照之后把像素调小，大概几百*几百像素这种，图片大小不一。300左右在training set，有些图像之间很类似。66张在validation set. 用labellmg标定label如下：



用的是Faster R-CNN Inception v2 原型的configuration文件修改的，只修改了对应的路径，其他参数是默认值。
运行的python程序是把min_score_thresh修改到很小0.00000005接近0%才能看到bounding box.
vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
image,
np.squeeze(boxes),
np.squeeze(classes).astype(np.int32),
np.squeeze(scores),
category_index,
use_normalized_coordinates=True,
line_thickness=8,
min_score_thresh=0.0000000005)
能确定程序执行没有问题，但是怀疑可能是阈值或者图像训练集有问题。因为这种建筑围栏都是连在一起的，每次我只能标注label一个，周边都是不完整的建筑围栏，如上图。训练完的detector去检测，结果如下：

应该也没有过拟合，loss损失的图像：

请问如何修改才能正确检测出橙色塑料围栏？

[lcjessicalove]

问题解决。 pre-trained model的代码之前修改错了。 fine_tune_checkpoint: "C:/Users/z5144967/tensorflow1/models/research/object_detection/faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28/model.ckpt" 这句话之前被我误注释掉了！！一定要保留啊！！！

[sheng???]

引用 1 楼 lcjessicalove的回复:

问题解决。 pre-trained model的代码之前修改错了。 fine_tune_checkpoint: "C:/Users/z5144967/tensorflow1/models/research/object_detection/faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28/model.ckpt" 这句话之前被我误注释掉了！！一定要保留啊！！！

请问是在模型配置文件.config中的吗

[kdcx35]

引用 1 楼 的回复:

问题解决。 pre-trained model的代码之前修改错了。 fine_tune_checkpoint: "C:/Users/z5144967/tensorflow1/models/research/object_detection/faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28/model.ckpt" 这句话之前被我误注释掉了！！一定要保留啊！！！

感谢！之前看一个帖子说要把那两行删掉，结果就怎么都检测不出来物体，还好看到了你的回答。