Dieses Tutorial demonstriert, wie man Objekterkennungsdatensätze in TensorFlow mit TFRecords visualisiert, Ground-Truth-Labels dekodiert und Bounding Boxes und Masken überlagert, um einen besseren Einblick in das Modell zu erhalten. Es schließt mit der Bewertung der Modellleistung mithilfe der Mean Average Precision (mAP) gemäß den COCO-Standards und bietet Tipps zum Debuggen von Visualisierungs- und Trainingsprotokollen für genaue Erkennungsergebnisse.