重新训练Tensorflow对象检测API
TensorFlow对象检测API是一个基于TensorFlow深度学习框架的开源工具，用于训练和部署自定义的目标检测模型。它提供了一系列的预训练模型和用于训练自定义模型的工具，使开发者能够快速构建和部署高性能的目标检测系统。
TensorFlow对象检测API的主要特点和优势包括：
- 强大的目标检测能力：TensorFlow对象检测API支持多种目标检测算法，如Faster R-CNN、SSD、YOLO等，可以实现高精度和实时的目标检测。
- 灵活的模型训练：开发者可以使用自己的数据集进行模型训练，通过调整模型的参数和结构，可以实现对不同目标的检测和识别。
- 高效的模型推理：训练完成的模型可以轻松部署到不同的平台上，包括移动设备、嵌入式系统和云服务器等，实现高效的目标检测应用。
- 丰富的应用场景：TensorFlow对象检测API广泛应用于各种领域，如智能安防、自动驾驶、人脸识别、工业质检等，可以帮助开发者构建各种智能化的应用。
推荐的腾讯云相关产品是腾讯云AI智能图像服务，它提供了基于深度学习的图像识别、图像分析、图像处理等功能，可以与TensorFlow对象检测API结合使用，实现更多的图像智能化应用。
腾讯云AI智能图像服务产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ai-image
相关·内容
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
我使用的是来自谷歌市场的谷歌深度学习虚拟机，我选择了NvdiaK80图形处理器。我正在尝试使用对象检测API训练对象检测模型。然而，我注意到tensorflow在默认情况下并不使用GPU (检查代码如下) 我在这里假设这个实例附带了所有需要的NVIDIA驱动程序，所以它不是一个与驱动程序相关的问题。 进一步的调查显示，我安装了两个Tensorflow (tensorflow 1.12.0和tensorflow-GPU 1.12.0)。所以我卸载了CPU版本。然而，这仍然无济于事。 我使用以下代码检查tensorflow是否使用GPU from tensorflow.python.client
浏览 30提问于2018-12-22得票数 1
回答已采纳
1回答
我知道用于训练自定义对象检测数据集的tensorflow API仅使用矩形边界框，即xmin、xmax、ymax、ymin。我还了解到，多边形边界框将极大地提高检测精度，因为它删除了边界框内的任何不必要的信息，从而提供了更好的训练数据集。我目前使用labelImg来绑定我所有的图像进行训练，它确实提供了多边形框。我的问题是，有没有办法修改tensorflow API中的代码来处理多边形框，而不仅仅是矩形框？
浏览 10提问于2017-12-25得票数 4
2回答
我正在做一个项目，它只需要识别视频中的人或来自摄像机的实况流。我目前正在python中使用tensorflow对象识别API，并且我已经尝试过不同的预训练模型和冻结的推理图。我只想识别人，也许还有汽车，所以我不需要我的神经网络来识别冻结推理图中的所有90个类，基于mobilenet或rcnn，因为这似乎减慢了过程，并且这90个类中的89个在我的项目中是不需要的。我是否必须训练我自己的模型，或者有没有办法修改推理图和现有模型？对于你们中的一些人来说，这可能是一个新手问题，但请记住，我使用tensorflow和机器学习只有一个月的时间。提前感谢
浏览 1提问于2018-05-29得票数 1
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
回答已采纳
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
1回答
我是否可以使用Tensorflow对象检测API来检测路径之间的任何对象，从而阻止产品的移动？我以前做过定制的对象检测，但是这里我不能训练每个对象，这可能会中断我的产品路径。那么，使用Tensorflow API作为一种碰撞检测是可能的吗？
浏览 4提问于2021-12-27得票数 -1
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
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
回答已采纳
我试图使用tensorflow和对象检测api来配置一个简单的对象检测问题的传输学习。在进行训练时，最初的损失可能是相当好的，但它会急剧增加。0.043到1691411200)在前100个步骤中，然后慢慢减少。当我对用于训练的数据进行推断时，我在对象上没有边框。
使用下面的脚本来创建和训练数据，我为一个简单的单类检测问题设置了数据。我在这里上传了一个示例图像和标签为tensorflow记录：
我认为标签是错误的(部分原因是拉伸板没有显示任何包装箱，即使是实际情况)，并且尝试了最合理和一些不合理的配置，对于xmin，ymin，xmax，ymax，但它们都得到了相同的训练模式。
模型是来自ssd_
浏览 0提问于2019-08-06得票数 0
回答已采纳
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
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
回答已采纳
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
我目前正在使用Tensorflow API测试自定义对象检测。但我似乎不太明白背后的理论。因此，如果我下载一个版本的MobileNet，并使用它来训练，比如说，红苹果和青苹果。它会忘记所有已经训练过的东西吗？如果是这样的话，为什么从零开始就使用MobileNet而不是建立一个CNN呢？
谢谢你的回答！
浏览 0提问于2021-04-21得票数 1
回答已采纳
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
回答已采纳
我正在windows系统上使用tensorflow object detection api，它一直运行得很好。我现在使用的是预先训练过的模型，也就是ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017。它可以很容易地检测到给定输入视频中的所有对象。我想记录每一个对象的时间，所以让我们说，如果在一个视频中，一辆汽车进入00:05，离开00:15，这意味着它是10secs的。
为了实现这一点，我查看了API返回的每个检测到的对象是否有类似的id，以便我可以从代码中启动一个计时器来计算对象的时间。在API中是否已经为此构建了任何功能。
浏览 0提问于2018-11-13得票数 0
回答已采纳
在训练张量流对象检测api时，使用google中的典型步骤。配置完所有依赖后，当我尝试运行train.py脚本时，错误ImportError:没有弹出名为“tensorflow.python.eager”的模块。我已经在本地PC上使用相同的步骤进行了训练，没有任何错误。我找不到与这个错误有关的任何解决方案。
系统信息: gcloud VM；TensorFlow-GPU 1.3.0；Python3.5；CUDA8.0 /cuDNN 6.0：
脚本运行命令：
$ python3 train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_conf
浏览 6提问于2017-10-29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
回答已采纳
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
回答已采纳
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
我正在使用tensorflow对象检测API。我有两类兴趣。在第一次试验中，我得到了合理的结果，但我发现在纯背景图像中很容易得到两个类别的假阳性。这些背景图像(即，没有任何类bbx的图像)还没有被包括在训练集中。
如何将它们添加到训练集中？如果我只是简单地添加没有bbx的样本，这似乎不起作用。
浏览 0提问于2017-11-20得票数 0
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
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
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
回答已采纳
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
回答已采纳
2回答
什么是意象注解？
、、、、
为什么我们需要使用拉布利格工具来检测对象呢？
在使用labelimg标记了一组训练图像之后，这将给CSV文件提供如何与TensorFlow对象检测API和Keras一起工作的方法？
在没有图像注释工具的情况下，我们能检测到图像定位吗？就像自动注释。
浏览 0提问于2020-03-02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
1回答
我使用dataset api加载了两个数据集，一个用于训练，另一个用于评估。在运行评估或培训之前，我会使用sess.run(train_init_op)在它们之间进行切换。 目前，我在完成一个时期后运行评估，即在完全运行训练数据集之后。 如果我想在训练数据集完成之前评估我的网络，我必须更早地切换，这样tensorflow就会忘记它在训练数据集中的位置。有没有办法记住训练数据集迭代器的状态？并在评估结束后切换回此位置？
浏览 15提问于2019-01-30得票数 1
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
回答已采纳
我使用Tensorflow 2对象检测API训练了SSD ResNet V1模型。然后，我想在OpenCV的C++代码中使用这个模型。
首先，经过训练，我有三个档案：
检查点
ckpt-101.data-00000-of-00001
ckpt-101.index
注意，我没有.meta文件，因为它不是生成的。
然后，我使用对象检测API中的SavedModel脚本从这些文件创建了exporter_main_v2.py：
python3 exporter_main_v2.py input_type=image_tensor --pipeline_config_path /pa
浏览 3提问于2020-10-02得票数 7
我正在探索tensorflow的目标检测算法。
在培训之前，我必须在培训数据集图像中标记项目周围的框。这被灌输到训练中。在tensorflow的目标检测算法中，盒外的环境(环境)是否重要？还是仅基于标记框内的内容进行培训？
浏览 0提问于2022-08-04得票数 0
回答已采纳
我想制作一个应用程序来检测对象，它的名字和与用户的距离使用opencv在Android工作室。所以我需要先训练物体。除了Tensorflow或Yolo，还有什么技术可以训练我的模型吗？
浏览 1提问于2019-10-03得票数 0
回答已采纳
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
我正在尝试训练Tensorflow对象检测模型。当我运行最后的命令进行训练时：
对于tensorflow版本1.14：python model_main.py --logtostderr --train_dir="/path to dir training/" --pipeline_config_path="Path to ssd_mobilenet_v1_pets_Colab.config"
对于TensorFlow2.0版：python model_main_tf2.py --logtostderr --train_dir="/path to dir
浏览 0提问于2020-10-07得票数 0
2回答
我使用Tensorflow的对象检测API来训练我的模型。eval脚本也运行得很好。
但是，我想要获取eval图像中边界框的坐标。在eval脚本中可以这样做吗？我该怎么做呢？
我使用了。
浏览 1提问于2018-11-03得票数 0
我不得不说我在Tensorflow上完全是新手。我需要训练一个模型，该模型使用相同对象的照片来检测其中一些是否有缺陷、划痕等，而不是检测它是什么对象。使用Tensorflow可以做到这点吗？提前谢谢。
浏览 0提问于2018-06-12得票数 0
我用javaFx在eclipse中编写UI代码，因为我只能使用java，不能使用python，不能使用c。
现在，我尝试在这个UI中使用经过训练的tensorflow文件。(这个tensorflow文件位于python下面)
我正在寻找几种方法(API，jython，TCP/IP)，但我不确定哪一种是最好的。
请写出你的意见，其中有更多的优点或较少的缺点。
浏览 0提问于2018-02-06得票数 0
回答已采纳
1回答
我在TPU上使用TF2的对象检测API成功地训练了一个模型，该模型另存为.pb (SavedModel格式)。然后我使用tf.saved_model.load重新加载它，当使用转换为带有shape (1, w, h, 3)的张量的单个图像预测盒子时，它工作得很好。 import tensorflow as tf
import numpy as np
# Load Object Detection APIs model
detect_fn = tf.saved_model.load('/path/to/saved_model/')
image = tf.io.read_fi
浏览 25提问于2020-09-02得票数 8
回答已采纳
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
回答已采纳
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
是否有使用Imagenet数据集预先训练的用于检测的C/C++ API？
我已经尝试了Yolo，带有./darknet -i 0探测器演示cfg/imagenet1k.data extraction.cfg extraction.weights
但它给我的错误是最后一层必须产生检测
而对于Tensorflow，看起来只有python API
浏览 2提问于2017-12-15得票数 1
我看到tensorflow对象检测API允许用户自定义输入的图像大小。我的问题是如何使用预先训练的权重，这些权重通常是在224*224图像上训练的，有时是300*300图像。
在我使用的其他框架中，比如caffe rfcn、yolo和keras ssd，图像被缩小以适应带有预先训练的权重的标准大小。
300*300大小的tf是否使用预先训练好的权重？如果是这样的话，我们如何使用这些权重来对自定义图像大小进行分类？tf是否缩小到相应的权重大小？
浏览 3提问于2017-09-12得票数 1
我正在尝试为Faster-RCNN架构找到一个神经网络修剪的工作示例。 我的核心堆栈是TensorFlow1.12，它的Python3.5.2 (Ubuntu16.04LTS)上的object_detection应用程序接口(link)。我遇到了一些神经网络修剪报告(例如link，使用泰勒展开link实现了NVIDIA的修剪论文-看起来最有希望的是(a)在Pytorch中实现，(b)在分类网络上而不是检测器上)。 我也知道这个软件包(link)下的TensorFlow中存在修剪功能，但只能运行以下StackOverflow问题(link)的注释中的示例来训练和修剪(未经过彻底测试)一个简单的
浏览 32提问于2019-02-07得票数 0
TensorFlow对象检测应用编程接口要求TFRecord图像裁剪属性，如下所示： {
'image/height': 1800,
'image/width': 2400,
'image/filename': 'image1.jpg',
'image/source_id': 'image1.jpg',
'image/encoded': ACTUAL_ENCODED_IMAGE_DATA_AS_BYTES,
'image/format': &
浏览 19提问于2021-06-18得票数 0
回答已采纳
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
1回答
我试着训练tensorflow对象检测api。
当我将train.py运行为'%run train.py .‘时我收到错误‘重复标志错误:标志’主‘定义了两次。
当我运行train.py作为'!python train.py .‘时我收到错误“没有模块名为部署”。
我已经使用: import sys设置了路径。
sys.path.append('/content/models/research/slim')
sys.path.append('/content/models/research')
sys.path.append('/cont
浏览 3提问于2018-05-23得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在使用UBUNTU 16.04，我有安装程序tensorflow，现在我正在尝试安装对象检测API。我已经从git克隆了API，所以它给了我一个包含以下树的存储库: models/ research /来自研究存储库，我遵循了官方git中的所有步骤，我可以运行测试。然后在那之后我做了：
`sudo python setup.py install`
我还从源代码中编译了protoc编译器，使其具有最新版本: 3.5.1
我已经收集了我的数据，创建了tf记录，并将它们放入数据存储库中。我将配置文件放在训练存储库中。我将数据、训练和模型文件存储库复制到models/researches/obje
浏览 0提问于2018-04-20得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
