我决定尝试一下机器学习，经过多次试错后，成功使用Tensorflow的Inception模型创建了一个模型。

为了进一步深入，我想要使用他们的对象检测API。但他们的输入准备说明中提到了使用Pascal VOC 2012数据集，而我想使用我自己的数据集进行训练。

这是否意味着我需要将我的数据集设置为Pascal VOC或Oxford IIT格式？如果是，我该如何操作呢？

如果不是（我的直觉认为是这种情况），那么使用Tensorflow对象检测API和我的数据集还有哪些其他选择？

附注： 我知道我训练的Inception模型不能用于定位，因为它是一个分类器

编辑：

对于那些仍在寻找解决方案的人，这里是我如何操作的方法。

回答：

Tensorflow对象检测API中的训练任务期望接收包含地面真实数据的特定字段的TF记录文件。

你可以将你的数据设置为与Pascal VOC或Oxford-IIIT示例相同的格式，或者你可以直接创建TFRecord文件，而忽略XML格式。

在后一种情况下，create_pet_tf_record.py或create_pascal_tf_record.py脚本可能仍然作为参考有用，因为它们展示了API期望看到的字段以及这些字段应采用的格式。目前我们没有提供一个通用的工具来创建这些TFRecord文件，因此你需要自己编写代码来实现。