我一直在尝试使用这个渴望拍摄的少量物体检测教程。我不想使用橡皮鸭数据，而是想使用我的自定义数据集，它已经是coco格式的，而且非常大。我尝试使用我的数据集生成gt_boxes，但本教程仅适用于单个类。我如何使其适用于多个类，以及如何直接使用tf记录在tf2中进行渴望的少量射击训练。
感谢
gt_boxes通常具有[N，4]的形状，其中N是所有以numpy数组格式显示的框的数量。假设您有两个类，gt_boxes将是[2,4]，这意味着您有两个形状都为(4，(的数组。这可以像[[array([[a,b,c,d]]),array([[e,f,g,h]])]]那样表示。在此基础上运行np.shape将生成[2,4]的形状。
你只需要弄清楚如何使用numpy。