我使用的TF2研究对象检测API与官方模型动物园的模型。然而，当我试图训练一个大型模型(例如，一个更大的有效网络模型)和/或当我想使用一个较大的批处理大小(例如> 32)时，我就耗尽了GPU内存。现在我想租一些云GPU或者用第二个GPU升级我的本地硬件。其想法
浏览 3提问于2021-03-08得票数 0
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我基于TF2对象检测效率d2_d2_co17_tpu-32中的预训练模型训练了一个目标对象检测模型。我在这个过程中根据需要更改了pipeline.config (我之前在tf2对象检测动物园的eff_d1或固态硬盘模型上做了很多次)。
我成功地在批量大小为2和10K的步骤<e
浏览 0提问于2021-04-04得票数 0
我正在具有多个gpu的设备上训练对象检测，并且希望在gpu 1上运行训练(保持0和2空闲)，并且在开始训练时看不到这样做的选项。我已经查看了train.py和model_main.py，但也找不到要更改的行。有什么建议吗？
浏览 6提问于2020-03-26得票数 1
我训练了一个对象检测API模型(使用动物园的COCO / Inception v2的Mask RCNN )，具有相同的配置，TensorFlow和模型版本，以及相同数量的步骤的相同(自定义)数据集。在本地机器(1080TI上的tensorflow-gpu)上，我使用了object_object
浏览 28提问于2018-08-23得票数 0
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我已经安装了tensorflow-gpu来在图形处理器上训练我的模型，并从下面确认了安装。:0', device_type='CPU'),
# PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')] 我开始训练一个图像分类模型，我希望它在GPU上自动运行<
浏览 51提问于2021-08-13得票数 1
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我在GPU (Nvidia 3070)上运行TF2模型的训练阶段(基于对象检测、TF2-ModelsZoo的预训练模型)。是否有什么方法来定义CPU上的评估阶段(通过培训创建的检查点)？使列车相位分配了几乎所有的GPU内存，我不能在GPU.上同时运行
浏览 1提问于2021-02-23得票数 0
我正在研究使用tensorflow训练对象检测网络，我还查看了TF2模型动物园。我注意到那里的模型明显少于/model/research/model/目录中的模型，包括为jetson xavier开发的mobiledet with ssdlite。为了澄清，自述文件说有一个带有ssdlite的mobildet gpu，并且提
浏览 45提问于2021-03-24得票数 0
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我正在尝试从tensorflow对象检测API运行模型评分(推理图)，以便在多个GPU上运行它，尝试在主GPU中指定GPU编号，但它只在单个GPU上运行。placed GPU utilization snapshot here 使用tensorflow-gpu==1.13.1，您能指出我在这里遗漏了什么吗？fo
浏览 15提问于2019-10-15得票数 0
我在Google cloud上训练了一个对象检测模型，该模型导出为saved_model.pb。我能够在tensorflow.js上测试模型，方法是使用model = tf.automl.loadObjectDetection()加载模型，使用model.detect()运行检测。但是，由于我的目标平台是Jetson(linux机器)，并且我需要GPU</
浏览 31提问于2020-01-14得票数 1
我试着按照下面的指南导出一些对象检测模型(基于Tensorflow对象检测API)，使用GPU进行推理，
“假定用户拥有: PIPELINE_CONFIG: pipeline_pb2是什么是"INPUT_PLACEHOLDER:模型的signature_def_map中输入占位符的名称“，在哪里可以找到？是"INPUT_TYPE:输入节点的</e
浏览 2提问于2020-03-05得票数 0
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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，
浏览 8提问于2021-05-06得票数 1
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我已经使用张量流对象检测API训练了我的自定义数据集。我运行我的“预测”脚本，它在GPU上运行得很好。现在，我想将模型转换为lite，并在板上运行，以检测我的自定义对象。我已经浏览了谷歌珊瑚委员会网站提供的文档，但我发现它非常令人困惑。如何在Google Coral Edge TPU板
浏览 2提问于2020-01-21得票数 1
我正在尝试使用TensorFlow对象检测应用编程接口执行多GPU训练。 我在我的NVIDIA-SMI中看到的是，实际上只有1个GPU被使用。提供的其他3个GPU加载了GPU进程，但内存使用率为300MB，利用率始终为0% 我使用在COCO上预先训练的基于固态硬盘MobileNetV1的网络，然后用我的自定义数
浏览 49提问于2019-10-09得票数 3
在Tensorflow-gpu 2.1上训练模型Tensorflow对象检测API时，有一个错误：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
我是个新手，在this tutorial之后开始做对象检测。我已经在最新版本中运行了所有的东西，我已经训练并导出了模型，并且我可以很好地进行对象检测。但我仍然不知道模型动物园里的那些模型在引擎盖下是什么样子。我已经看到了this或that问题中的模型摘要，但我不知道将其应用于何处？我尝试使用以下命令打开经过训练并导出的模
浏览 31提问于2021-11-01得票数 1
我正在使用fine_tune_checkpoint (proto link)非常成功地训练模型，该模型来自模型动物园的一个预先训练的网络。 然而，据我所知，使用迁移学习的精调变体，较早的层是冻结的。在训练过程中，只有最后一层实际更新。 这个假设是正确的吗，也就是在TF对象检测API中也是这样实
浏览 12提问于2019-01-02得票数 1
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我目前正在使用tensorflow对象检测API，但是当在图像上创建边界框时，API倾向于在单个项上创建多个边界框。不管怎么说，我可以这样做，即在单个项目上只创建一个唯一的边界框。当前用于对象检测的模型是在开放图像数据集(来自g3doc模型动物园)上训练的更快的rcnn<em
浏览 3提问于2019-07-17得票数 2
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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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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
浏览 47提问于2020-08-29得票数 0
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