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沙龙
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如何提取中心网的DLA34特征?
python
、
deep-learning
、
conv-neural-network
、
object-detection
、
image-segmentation
中心网参考文件:深层聚合的paper: 我试图使用DLA34和centernet一起使用回购: 我可以使用这样的centernet加载效率网络功能: from efficientnet_pytorch import EfficientNet base_model = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b1') x_center = x[:, :, :, IMG_WIDTH // 8: -IMG_WIDTH // 8] feats = base_model.extract_features(x_center) 但是在深层聚合(
浏览 2
提问于2019-12-20
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用关键点预训练模型训练自定义对象检测模型的pipeline.config设置
python-3.x
、
tensorflow
我有预先培训过的模型centernet_32 104_512x512_kpt_ and 17_tpu-32,创建了.record文件并使用键点数据集进行了注释。当我运行命令时: python model_main_tf2.py --alsologtostderr --pipeline_config_path=pipelines/keypoints/centernet_hg104_512x512_kpts_coco17_tpu-32.config --model_dir=workspace/training_dir/centernet_hg104_512x512_kpts_coco17_tpu
浏览 5
提问于2022-01-13
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如何在Tensorflow中的自定义数据集上执行keypoint回归?
tensorflow
、
tensorflow2.0
、
tensorflow-lite
是否可以使用CenterNet与MobilenetV2主干(TF兼容)在自定义数据集上执行键点检测?什么地方有教程吗?
浏览 0
提问于2021-04-08
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在fine_tune_checkpoint中没有pipeline.config字段
tensorflow-model-garden
我想微调CenterNet MobileNetV2 FPN键盘512x512,以便从:检测对象。我把焦油装上然后提取。pipeline.config doen没有fine_tune_checkpoint字段,所以我无法在预先训练的模型上进行微调。我有两个问题:-有什么方法可以增加微调场吗?是因为这个模型的输出是关键点吗?
浏览 6
提问于2021-06-02
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Tensorflow对象检测API: TensorBoard中损坏的训练图像
tensorflow
、
computer-vision
、
tensorflow2.0
、
object-detection
我正在TensorFlow 2中使用TensorFlow对象检测应用编程接口,并且我在TensorBoard中显示的训练图像有问题,如下所示: ? 尽管评估图像看起来很正常,但问题不在于数据序列化。 ? 为了确保它不是通过图像增强来完成的,我在配置文件中只允许水平翻转。查看完整的配置文件: model { center_net { num_classes: 3 feature_extractor { type: "resnet_v1_50_fpn" } image_resizer { keep_asp
浏览 23
提问于2020-11-05
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与此TFLite输出相对应的C对象的形状是什么?
c
、
tensorflow-lite
我有一个YOLOv5训练的模型转换为.tflite格式使用了this guide。 我使用以下代码在python中打印输入和输出形状: interpreter = tf.lite.Interpreter( # model_path="models/exported_resnet640.tflite") # centernet_512x512 works correctly model_path="models/yolov5_working.tflite") # centernet_512x512 works correctly inter
浏览 8
提问于2021-06-25
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如何转换TensorFlow 2保存的模型与OpenCV dnn.readNet一起使用
opencv
、
deep-learning
、
tensorflow2.0
、
onnx
、
tf2onnx
我很难找到一种方法来转换我受过训练的网络,使用TensorFlow 2对象检测API与OpenCV一起用于部署目的。我试过两种方法,但都没有成功。有人能帮我解决这个问题吗?或者提出一个最好的简单的深度学习框架,把我的模型转换成OpenCV (OpenCV友好)?我真的很感激你能提供的任何帮助。 这是我的信息系统 操作系统平台: Windows 10 64位 Tensorflow版本: 2.8 Python版本: 3.9.7 OpenCV版本: 4.5.5 第一种方法:使用tf2onnx 我使用了以下代码,因为我使用的是TensorFlow 2 python -m tf2onnx.convert
浏览 13
提问于2022-04-09
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流动目标检测Api测试失败
python
、
tensorflow
、
tensorflow-model-garden
嗨,Tensorflow用户和社区 我运行进行对象检测,遇到了一些问题,我不知道安装是否有问题,但是所有的命令都成功地退出了,我被困在了这个问题上。 Protobuf版本: 3.12.4 Python版本:Python3.8.5 拉伸板2.3.0 拉伸板-插件-wit 1.7.0 tensorflow 2.3.0 tensorflow-加载项0.11.0 tensorflow-数据集3.2.1 tensorflow-估计器2.3.0 tensorflow-轮毂0.8.0 tensorflow-元数据0.22.2 tensorflow模型-优化0.4.
浏览 3
提问于2020-08-06
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在google colab中使用TensorFlow对象检测Api下载预训练的高效Det会给出一系列未知的警告?
tensorflow
、
keras
、
computer-vision
、
tensorflow2.0
、
object-detection-api
我已经创建了一个笔记本,可以从tf2检测模型动物园下载预先训练的模型,并使用保存的模型执行预测。notebook在centernet、faster rcnn等其他型号上运行良好,但每当我使用下面的下载功能下载efficient det时,它都会发出一系列警告。 我的下载功能 def download_model(model_name): download_url = 'http://download.tensorflow.org/models/object_detection/tf2/20200711/' pretrained_model =
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提问于2020-10-20
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