如何评估预训练模型Tensorflow对象检测API
评估预训练模型Tensorflow对象检测API的步骤如下：
- 数据准备：收集并准备用于评估的测试数据集，包括图像和相应的标注文件。确保测试数据集与模型训练时使用的数据集具有相似的特征和分布。
- 下载预训练模型：从Tensorflow官方网站或其他可信来源下载适用于对象检测任务的预训练模型。确保选择与你的应用场景和需求相匹配的模型。
- 安装Tensorflow对象检测API：按照Tensorflow官方文档的指引，安装和配置Tensorflow对象检测API。确保API的版本与你下载的预训练模型兼容。
- 配置模型参数：根据你的需求，修改对象检测API的配置文件，包括模型路径、类别标签、评估输出路径等。确保配置文件中的参数与你的预训练模型和测试数据集相匹配。
- 运行评估脚本：使用Tensorflow对象检测API提供的评估脚本，对预训练模型进行评估。评估脚本会加载预训练模型和测试数据集，并输出评估结果，如平均精度、平均召回率等。
- 分析评估结果：根据评估结果，分析模型在不同类别上的表现，了解其准确性和召回率。可以通过绘制混淆矩阵、计算平均精度等方式进行更深入的分析。
- 调整模型和参数：根据评估结果，如果模型表现不佳，可以尝试调整模型结构、超参数或数据增强等方法来改善模型性能。然后重新训练和评估模型，直到达到满意的结果。
- 应用场景：Tensorflow对象检测API广泛应用于计算机视觉领域，包括目标检测、行人检测、车辆检测、人脸识别等。它可以用于智能监控、自动驾驶、人脸识别门禁系统等场景。
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我正在尝试理解我需要从API中使用的任何预训练模型中获得什么，而不管在Tensorflow对象检测API上找到的任何额外代码。例如：ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17，这取决于我所理解的:它是一个已经被训练来检测对象的模型(有一个分类来知道对象的类别+回归来将对象与矩形绑定，而这些矩形实际上是对象上的x，y，w，h坐标)。
我们如何从该模型(x，y，w，h坐标)的回归输出中受益，以便在另一个模型中使用它们？
假设我们只想打印出图像上检测到的物体的坐标x，y，w，h，而不需要Tensorflow物体检测API的代码，我们该怎么做呢？
浏览 0提问于2019-06-13得票数 0
我通常只是使用train.py来训练使用Tensorflow对象检测API。然而，我从上读到，您也可以使用model_main.py来训练您的模型，并在Tensorboard上看到实时的情节和图像。
您是如何在Tensorboard上使用model_main.py的？
train.py和model_main.py有什么区别？
浏览 0提问于2019-01-08得票数 6
1回答
我在GCP中通过视觉训练了一个目标检测模型，如何在GitHub中由谷歌提供的普通tensorflow对象检测api中使用该模型？它提供了3个导出模型的选项，使用哪个模型&如何使用？
浏览 2提问于2019-11-06得票数 0
TensorFlow对象检测API有一种非常方便的方法来获得经过训练的模型的性能指标(在他们的教程中描述)。不幸的是，没有提供每个班的平均精确分数。
有没有人知道有一种方便的方法可以为TensorFlow对象检测模型获取特定于类的AP分数，而不必编写自己的脚本来完成呢？
是在2019年被问到的，但没有得到回应。
谢谢!
浏览 5提问于2021-06-15得票数 0
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在Tensorflow-gpu 2.1上训练模型Tensorflow对象检测API时，有一个错误：
没有名为'tensorflow.contrib'的模块
是否可以使用Tensorflow 2.1训练模型Tensorflow对象检测API？
我不想改变Tensorflow的版本。
有人能帮我吗？
浏览 2提问于2020-04-11得票数 1
1回答
有没有人为TensorFlow版本实现FRCNN？我发现一些相关的回复如下：
但是对于1:假设roi池层可以工作(我还没有尝试)，并且需要实现如下内容：
ROI数据层，例如。
线性回归(如 )
ROI池层对端到端训练的后处理，应该将ROI池层的结果转换为CNN分类器。
对于2: em.，它似乎基于py-较快-rcnn，它基于Caffe准备预处理(例如roidb)并将数据输入Tensorflow来训练模型，这似乎很奇怪，所以我可能不会尝试它。
所以我想知道的是，？若否，我是否有以上所述的误解？或者有回购或者有人支持吗？
浏览 3提问于2016-07-13得票数 45
我不仅要利用特征提取器预训练的权重，还要利用特征映射层的分类器/本地化预训练权重，使用tensorflow对象检测API ( tensorflow object Pre)对tensorflow对象检测模型(SSD)进行微调。当我的新模型与我用于微调检查点的预训练模型有不同数量的类时，TensorFlow对象检测API将如何处理分类权重张量？
当在像SSD这样的ML对象检测模型中微调预训练模型时，我不仅可以用预先训练的权重初始化特征提取器的权重，而且可以初始化特征地图的定位层权重和分类层权重，后者只选择选择的预训练类权重，这样我就可以减少模型最初能够识别的类数(例如，从90层MSCOCO类到这9
浏览 1提问于2018-03-20得票数 2
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我用Tensorflow-for-poets建立了一个图像分类模型。但是，我现在想在对象检测模型中使用经过训练的模型。我可以直接导入.pb文件吗?还是必须重新训练模型？
当我尝试这个错误时，我会收到这个错误。
KeyError：“名称'image_tensor:0‘指的是不存在的张量。图中不存在’image_tensor:0_image_tensor:0‘的操作。”
浏览 0提问于2019-06-17得票数 1
使用下面的例子进行迁移学习有什么区别？
图像分类.使用预训练模型(MobileNet V2模型) https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning#create_这个_基座_模型_从…_这个_预训练_凸网进行传递学习和微调
对象检测-见Create model and restore weights for all but last layer节(ssd_resnet50模型)- https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_检测/实验室
浏览 0提问于2022-08-03得票数 0
我喜欢只训练RPN network从faster rcnn使用tensorflow。在caffe，我只做过RPN训练。
在tensorflow中，展示了自定义网络的培训。然后，讨论了如何使用中的模型进行训练。
所以对于我的情况，只训练RPN部分，哪种方法适合我？如果我遵循定义CNN网络的第一种方法，我如何为pretrained model加载transfer learning。
浏览 0提问于2019-03-03得票数 1
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我用Tensorflow和Inception的预训练模型训练了一个定制的人员检测器，然后经过几千步和平均2-1的损失之后，我停止了训练，用一个现场视频测试了它。结果很好，只得到了很少的假阳性。它可以检测到一些人，但不是每个人，所以我决定继续训练模型，直到我得到一个平均损失低于1，然后再次测试。它现在检测几乎所有的人，甚至整个视频帧，即使没有对象在场。这些模型在图片上似乎效果很好，但在视频上却不起作用。这是不是太合适了？
对不起，我忘了有多少步了。我意外地删除了包含ckpt和tfevents的训练文件夹。
编辑:我忘记了，我也在用相同的数据集训练相同的模型，但是在云上训练更高的批次大小作为备份，
浏览 6提问于2018-01-07得票数 1
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1回答
我有一个tensorflow模型(再训练初始模型)，它可以对5类车辆进行分类。现在我需要使用这个经过训练的模型为所有这5个类制作一个对象检测器。可以通过移除最后一层来实现吗？有没有人能给我提个建议？
浏览 0提问于2017-04-19得票数 1
2回答
如何在现有模型中添加类？
、、、
我用tensorflow对象检测/SSD移动网训练了一个模型。效果很好！
我想在它中添加一个类--只是为了检测钢笔或什么的。
我该怎么做？
我已经创建了我的映像集，我只是找不到任何教程或信息，如何添加一个单一的类到现有的模型。
谢谢!
浏览 0提问于2019-06-14得票数 5
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我在我的项目中使用了Tensorflow对象检测API模型。SSD MobileNet是我正在研究的模型。我想知道，有没有办法找到模型的准确性。只是精确性，而不是mAP，因为模型确实找到了mAP，但没有精确性。所以我想知道是否有人使用过Tensorflow对象检测API模型，并且知道如何显示训练数据的准确性或测试的准确性。
浏览 2提问于2022-06-05得票数 0
我只想在使用tensorflow对象检测api训练的模型时获得实时速度，输入张量有shape1，width，height,3，它是3个通道，但我认为如果我只使用1个通道训练我的模型，它只需要灰度图像作为输入，因此，这可以减少计算复杂度，这对我的应用程序来说，速度是非常重要的。
浏览 3提问于2017-08-07得票数 5
1回答
我想通过Tensorflow的Object Detection API在CT扫描图像(灰度图像)中检测特征，并可能对它们进行分割。所以我有两个问题：
-Is在对象检测应用编程接口中是否有将灰度图像作为微调训练输入的预训练模型？
-Or，我如何训练现有的模型，用于RGB图像，以便我可以用灰度图像训练它们？在代码中应该做哪些修改？
浏览 18提问于2020-05-09得票数 0
我想知道我的模型在训练时有多好，比如在下图中，我使用Pytorch训练YoloV5，它输出每个时期的mAP，精度，召回率指标。我们能用TensorFlow对象检测应用程序接口做到这一点吗？ ?
浏览 23提问于2021-08-15得票数 1
2回答
我是深度学习的新手，我希望能够使用F1分数来评估经过特定时期训练的模型。我认为它首先需要计算精度和召回率。 训练的模型是SSD-300-Tensorflow。有没有代码或者什么东西可以产生这些结果呢？我没有使用sci-kit或任何东西，因为我不确定是否需要这些来计算分数，但任何指导都是非常感谢的。 在名为metrics.py的文件夹tf_extended中有一个用于评估的文件，该文件具有用于精度和召回率的代码。训练完我的文件后，我将检查点放在了logs文件夹中。如何计算我的指标？由于硬件限制(GPU问题)，我使用Google collab
浏览 72提问于2021-10-03得票数 0
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我使用tensorflow提供的对象检测API训练了一个模型，但是在创建的模型的评估过程中找不到很多资源。
在使用eval.py脚本时，我在屏幕上得到了一些结果，但我对此有一些疑问，如下所示：
存储在checkpoint_dir中的检查点与哪个检查点对应？
在某些情况下，我得到的数值是-1.00。我该怎么解释呢？
提供的eval.py和model_main.py脚本有什么区别？
您可以参考任何与对象检测api的评估和推断相关的资源吗？
浏览 3提问于2020-05-08得票数 0
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我已经建立了Tensorflow对象检测API，我想开始训练我自己的模型。我已经准备好了我的培训图像，我准备开始创建标签XML的。
我想训练这个模型来识别自行车的许多不同的部分。那么，车轮，轮轴，座椅，把手，单独的踏板等等，这是可行的吗？在决定探测器的物体是什么时，你能做多少粒度的决定？
浏览 0提问于2018-06-15得票数 0
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我使用tensorflow高级api tf.contrib.learn.Experiment来运行我的模型。在模型代码中应用了tf.nn.dropout，并使用train_and_evaluate函数对模型进行了训练。但是，我不知道如何将参数keep_prob设置为1在tf.nn.dropout中仅用于train_and_evaluate流程中的评估(因为通常情况下，辍学只用于培训)。
浏览 0提问于2017-12-14得票数 4
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我在自定义数据集中的tensorflow对象检测API上训练了一个更快的rcnn模型。我发现3.5k步后损失为2。然而，当我运行eval.py时，mAP分数几乎为0，如下所示。
📷
我不明白为何会这样。但是，当我在3.5k步上查看这些图像时，模型捕获了一些框，如下所示
📷
有谁能解释一下为什么mAP分数接近于零，即使模型已经学会了输出相当多的框？
浏览 0提问于2018-05-22得票数 4
在TensorFlow的对象检测API中：
是否可以使用ImageNet类别(1000个类别)进行分类？模型动物园中的4-5个模型都是在COCO数据集上训练的，COCO数据集只有80个类。
浏览 19提问于2017-07-19得票数 0
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抱歉，我刚开始使用Tensorflow 2.0创建模型。 我正在尝试使用预先训练好的模型来训练模型:来自TensorFlow2.0对象检测动物园的ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320。我正在遵循一个教程，该教程使用了模型的.pbtxt文件，但我不确定如何才能获得它，因为模型只有一个.pb文件。 这里的https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf2_detection_zoo.md是链接。我计划在我的机型上使用固态硬盘MobileNet v2 3
浏览 47提问于2020-08-29得票数 0
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2回答
我正在使用CNN进行目标检测，我知道有几种模型，如滑动窗口，基于区域的CNN，基于快速区域的，最后Yolo。我希望在张量流中实现Yolo模型，并在网上搜索过，但找不到任何有用的东西。谁能评论一下如何使用张量流实现Yolo模型，同时我知道有一个Tensorflow API用于对象检测，使用这个API和直接应用Yolo模型有什么区别？任何对编写此目的代码有帮助的在线材料。问候
浏览 18提问于2018-08-25得票数 0
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我正在尝试使用tensorflow对象检测API中的Inception SSD模型。为了初始化权重，我想使用图像网络上的预训练初始V2作为特征提取器。我看到模型配置文件允许您在COCO上使用预训练的模型，但是如果我想使用Image net模型，我应该怎么做呢？
浏览 3提问于2017-07-27得票数 0
1回答
我希望部署一个预先训练的模型，用于实时行人和/或车辆检测，使用AWS的Sagemaker工作流，我特别希望使用Sagemaker编译模型并将其部署到边缘。我想使用OpenVino从他们的模型动物园预先构建的模型之一，但是当我下载模型时，它已经是他们自己的优化器的中间表示格式(IR)了。
是否有一种方法可以得到一个OpenVino预训练的模型，而不是IR格式，以便我可以使用它在萨吉克？或者任何可能的方法来封装OpenVino模型，以便在sagemaker?中使用。
如果没有，是否有任何免费的预先培训的模型(使用任何流行的框架，如pytorch、tensorflow、ONXX等)我可以用它从交通摄
浏览 3提问于2021-09-16得票数 0
有没有办法在Tensorflow的对象检测API中使用预先训练过的模型，该API用于RGB图像、单通道灰度图像(深度)？
浏览 0提问于2018-02-12得票数 4
我在自定义数据集上使用num_steps:50000训练了tensorflow对象检测模型(用于SSD (mobilenet-v1) )。我得到mAP@.50IOU ~0.98和loss ~1.17。数据集由uno扑克牌图像(跳过、反向和绘制四个)组成。在所有这些卡片上，模型的表现都很好，因为我只在这3张卡上训练了模型(大约278张图像和829个边界框(25%的边界框用于测试，即验证)，使用手机收集)。
然而，我还没有训练任何其他卡的模型，但它仍然检测其他卡(使用网络摄像头推断)。
我怎么才能解决这个问题？我还应该收集其他类图像(除了跳过、反转和绘制四张卡片之外)，而忽略这个类吗？因此，该模型
浏览 2提问于2020-01-16得票数 2
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我从Tensorflow对象检测API faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco中训练了大约10个类的对象检测模型。当我运行model_main.py文件来评估模型时，它似乎只给出了所有10个类的平均精度(AP)和平均召回(AR)，如下所示：
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.331
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.
浏览 8提问于2019-12-07得票数 1
我正在尝试新的tensorflow对象检测api，但是演示并不像他们在预先训练的模型上的示例中所显示的那样准确。
我使用的示例位于：
在他们的github页面上显示的结果是这样的：，而我在预先训练的模型上的结果看起来像这样：。
我按照Github上描述的安装说明操作。有人知道为什么教程示例和我在预训练模型上的结果之间存在差异吗？
浏览 5提问于2017-06-22得票数 1
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我正在使用Tensorflow对象检测API进行一个项目。我在几个上训练了我的模型，并训练了一个rfcn_resnet101_coco模型来检测这些图像中的字母o。
我认为这个模型工作得很好，因为它在我传递给它的图像中检测到o(相当准确)。有关示例，请参见和。
然而，当我传递另外两幅图像时，它们的大小与前两幅相差很大，模型无法检测到任何东西！例如，当我将或传递给模型时，输出与输入相同。
我相信这是因为我所传递的最后两幅图像比我用来训练模型的大或小得多，而前两张或大致相同的大小。
我想知道是否有任何训练我的模型，以便它可以检测字母o在不同大小的图像，而不只是那些类似的培训输入。我想调整一下我的p
浏览 0提问于2019-08-06得票数 0
我想使用Tensorflow API的模型SSD MobileNet v2在一个相对较大的数据集上训练对象检测器(大约3000幅图像用于训练，500幅用于测试)。我已经成功地管理了所有必要的预处理步骤，创建了train.record和test.record文件，并尝试使用train.py运行模型的培训，但是培训过程被内核所扼杀。
>INFO:tensorflow:Restoring parameters from /home/yurii/.../second_attempt/model.ckpt
>INFO:tensorflow:Restoring parameters from
浏览 0提问于2018-05-22得票数 1
github问题说，如果我们想从零开始训练，我们需要在model.config中注释这一行
#fine_tune_checkpoint: "PATH_TO_BE_CONFIGURED/model.ckpt"
from_detection_checkpoint: true
我跟踪了这个问题，并在我自己的dataset中评论了这一行用于训练SSD_mobilenet。它可以训练，损耗可以降低，但精度保持在0.0。
我以前使用的对象检测api和模型动物园的预训练模型，它在mAP=90%很好地工作，这两个任务之间唯一的区别是在model.config中的注释行。
我想知道如何使用Ten
浏览 2提问于2018-03-05得票数 5
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2回答
我正在使用TensorFlow 2.x对象检测API。在我的数据集上，我从模型动物园训练了一个深入的学习模型。我在用谷歌Colab。训练结束后，我想对我的模型进行评估。我正在使用coco检测指标。我使用下面的脚本来评估我的模型，
!python3 model_main_tf2.py \
--model_dir = path/to/model directory \
--pipeline_config_path = path/to/pipeline config file \
--checkpoint_dir = path/to/checkpoint directory
浏览 8提问于2021-05-06得票数 1
我使用tensorflow目标检测模型来检测图像上的人，但也有一些电视图像上的人，电视上的人。这个模型会检测电视上的人，我如何训练这个模型来避免检测电视上的人，谢谢。
浏览 2提问于2018-07-26得票数 0
我已经在Google Colab上使用tensorflow的对象检测API训练了一个对象检测器。在互联网上搜索了一天的大部分时间后，我还没有找到关于如何为我的模型运行评估的教程，这样我就可以获得像mAP这样的指标。
我知道我必须使用models/research/object_object文件夹中的eval.py，但是我不确定应该将哪些参数传递给脚本。
简而言之，到目前为止，我所做的是为测试和训练图像生成标签，并将它们存储在object_detection/images文件夹下。我还生成了train.record和test.record文件，并编写了labelmap.pbtxt文件。我使用的是
浏览 2提问于2018-06-20得票数 12
我使用Tensorflow的对象检测API训练了一个模型，我在Tensorboard上看到了评估结果。
现在，我需要运行另一个评估-只使用新的测试数据运行。
我确实搜索了文档和其他堆栈溢出问题，但是我找不到正确的方式，只有遗留模式，这对我来说是行不通的。
怎么做才是正确的呢？
浏览 1提问于2019-01-04得票数 2
在TensorFlow对象检测API上，我在tensorFlow上的PC (GPU)上训练了更快的RCNN模型，并生成了frozen_inference_graph.pb文件。现在我想在我的笔记本电脑上使用这个型号，它有tensorFlow(CPU)。我如何使用这个frozen_inference_graph.pb文件。还有别的办法吗？我需要什么文件？
浏览 1提问于2018-07-24得票数 0
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1回答
使用TensorFlow，我想用我自己的基于ssd_inception_v2_coco模型的图像训练一个目标检测模型。我的问题是我所有的照片都是黑白的。我能期望什么样的性能？我应该先试着给我的黑白照片上色吗？或者相反，我应该尝试用“未着色”的图像重新训练基础网络吗？是否有用于深度学习对象检测的图像黑白处理的一般指导原则？
浏览 14提问于2018-01-28得票数 2
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我真的需要知道最好的预先训练的模型来检测面孔和/或人的头部。不是人脸识别模型，而是只分类一个物体是否是一个人的头/脸。
我正在tensorflow.keras.applications.resnet50的D1之上实现一个，但我不确定这是否是一个好方法。
其他模型，如centernet和efficientnet in tensorflow，都是预先训练来检测几个对象的，但我不确定我是否也能为此目的使用它。
我需要比OpenCV提供的更好的东西(例如cv2.HOGDescriptor、cv2.CascadeClassifier等)。
浏览 0提问于2020-11-18得票数 0
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我使用对象检测器api已经有一段时间了，所以训练模型并使用它们进行推理都是很好的。不幸的是，当使用TensorBoard可视化指标(如mAP、AR、分类/本地化损失)时，我们只能在验证集上看到这些指标。我还想在训练期间计算上述指标，以便我们可以在Tensorboard上比较训练/验证指标。 编辑:我偶然发现了这篇文章，它解决了同样的问题how to check both training/eval performances in tensorflow object_detection 有谁有关于如何实现这一点的建议？
浏览 14提问于2019-01-19得票数 1
我正在尝试使用tensorflow api模型ssd移动网络创建自己的自定义对象检测器，但问题是，当模型开始训练时，损失非常高，比如700-800，并且损失一直在波动，我看到相同的损失值在重复，有人能给我解释一下吗？我最初训练了7000步的模型，但损失并没有减少，然后我又开始训练模型。我正在分享我新训练的截图。我已经被困在这里快两天了，真的很感谢任何人的帮助。我的训练数据集中有16482张图像，图像大小为64x64 ?
浏览 48提问于2020-08-23得票数 1
我有一个图像分类问题，其中类的数量随着时间的推移而增加，当创建一个新类时，我只用新类的图像训练模型。我知道用CNN是不可能做到这一点的，所以为了解决这个问题，我确实转移了学习，我使用了Keras预训练模型来提取图像的特征，但我没有用新的层替换最后一层(用于分类)，而是使用了能够增加类数量的随机森林。我使用在imagenet数据集上训练的InceptionResnetV2达到了86%的准确率，这对目前来说是好的。
现在我想做同样的事情，但是是关于一个物体检测问题。我如何才能做到这一点？我可以使用Tensorflow对象检测API吗？
有没有可能用Faster-RCNN或SSD这样的检测算法，用随
浏览 97提问于2018-06-26得票数 2
2回答
使用Tensorflow对象检测API时，是否可以冻结特定的层？
例如，我正在使用从Tensorflow 2 Model Zoo下载的EfficientDet。当我训练模型时，我会让它预测一个物体是汽车，飞机还是摩托车。该模型已经在这些类型的对象(COCO 2017数据集)上进行了训练，但我想在我的特定用例上对其进行更多的训练。但是，由于它已经在这些类型的对象上进行了训练，我不希望它“忘记”它已经学到的东西。因此，我需要冻结一些层。那么，这是可能的吗？而且，如果可能的话，我如何知道我实际上需要冻结哪些层？
谢谢你的帮助！
浏览 5提问于2021-07-15得票数 0
尝试使用最近发布的Tensorflow对象检测API，我想知道如何评估他们在模型动物园提供的一个预先训练过的模型？例如。如何才能获得该预培训模型的mAP值？
由于他们提供的似乎使用检查点(根据他们的)，我尝试制作一个检查点的哑副本，指向他们模型动物园中提供的model.ckpt.data-00000-of-00001模型，但eval.py不喜欢。
checkpoint
model_checkpoint_path: "model.ckpt.data-00000-of-00001"
我已经考虑过对预训练者的训练，然后评估一下.但我不确定这是否能给我正确的衡量标准。
对不起，如
浏览 3提问于2017-06-22得票数 8
我已经训练了一个定制的微型yolov2模型，并希望在应用程序中使用这个模型。我已经使用暗流将yolov2权重文件转换为.pb。转换后的模型在Xamarin Android应用程序中不起作用，出现了错误。这个说，.pb模型应该转换成tensorflow版本，在Android上运行，我也将模型转换为tensorflow模型，但是它仍然给出了错误
加载model.lite失败，不是有效的TensorFlow图形序列化:无效GraphDef
如何将微型yolov2模型转换为tensorflow模型，使其与安卓应用程序协同工作？
浏览 3提问于2019-07-29得票数 1
我正在尝试使用TensorFlow.js中的对象检测模型，该模型是使用TF对象检测API创建的。
我使用以下命令转换模型：
tensorflowjs_converter --输入格式=tf_saved_model推理图/saved_model推理图/web_model
它的转换没有任何问题，并加载到我的javascript代码中。现在我有点不确定我的下一步应该是什么。我必须将Python翻译成JavaScript，但在某些方面我不确定。
使用python中的对象检测API，有许多步骤；(1)预处理图像，如转换为RGB，numpy数组重塑，扩展维度(我知道如何处理它)和(2)单个图像函数的运行推
浏览 23提问于2020-03-03得票数 1
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我使用张量对象检测(TFOD) API训练不同的模型，我想知道对于给定的模型训练了多少参数。 我运行更快的RCNN，SSD，RFCN和不同的图像分辨率，我想有一种方法来知道有多少参数被训练。有没有办法做到这一点？ 我试过在这里找到答案，How to count total number of trainable parameters in a tensorflow model?，但没有运气。 下面是我在model_main.py的第103行添加的代码 print("Training {} parameters".format(np.sum([np.prod(v.get_sha
浏览 6提问于2019-07-01得票数 3
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我运行了tensorflow对象检测api教程，并使用'ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17‘模型在图像中获得了精确显示，这与我所遵循的不同(准确地说，更低)。
我的问题是，模型的准确性是否因系统而异.
我是在window 10 pc上运行的，带有amd处理器(CPU只进行训练)。
浏览 3提问于2020-10-15得票数 0
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