Обучение модели tensorflow 1 с помощью API обнаружения объектов

#tensorflow #object-detection #object-detection-api

#tensorflow #обнаружение объектов #object-detection-api

Вопрос:

Я пытаюсь обучить ssd_inception_v2_coco_2018_01_28 в https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md с помощью tensorflow 2, но я получаю сообщение об ошибке ValueError: ssd_inception_v2 не поддерживается. См. model_builder.py для извлечения функций, совместимых с различными версиями Tensorflow.Я попытался создать новую среду с помощью tensorflow 1.15 и установил на нее api обнаружения объектов, используя object_detection/packages/tf1/setup.py думая, что это решит проблему, потому что я устанавливаю API обнаружения объектов для tensorflow 1 (или я так считаю), но при попытке обучения я получаю ту же ошибку. Я использую файлы model_main.py , model_main_tf2.py , и наследие train.py но безрезультатно. Я бы подумал, что я использую неправильные файлы для обучения модели tensorflow 1, но я не могу найти никакой документации по этому вопросу. Любая помощь будет оценена!

1. Вы пробовали скрипт object_detection/builders/model_builder_tf1_test.py ? Я предполагаю, что вы неправильно выполнили установку для Tensorflow 1 и что файлы python, созданные с помощью команды proto, не генерируются должным образом или что-то в этом роде. Если вы хотите использовать TF2, проверьте соответствующий зоопарк моделей: github.com/tensorflow/models/blob/master/research /. … Вы также можете повторить установку с помощью образа docker, например: gilberttanner.com/blog /. … Удачи!

Ответ №1:

Пожалуйста, перейдите к установке tf1 и выполните установку пакета Python. после успешного выполнения приведенного ниже теста вы можете использовать API обнаружения объектов tensorflow в своей системе.

 # Test the installation.
python object_detection/builders/model_builder_tf1_test.py

Используйте модели tf1_detection_zoo, если вы все еще сталкиваетесь с какой-либо ошибкой, вы можете поделиться ею.

1. да, проблема заключалась в том, что мой tensorflow 1.15 был переопределен установкой wild 2.3. Переустановил и все хорошо

2. Это полезно знать. Для работы с разными версиями тензорного потока всегда используйте разные виртуальные среды.