我希望使用EfficientNet Lite 0模型作为主干来执行keypoint回归任务。但是，我不得不从Tensorflow集线器或官方的GitHub存储库加载模型。请你解释一下我怎么能：
浏览 3提问于2021-04-07得票数 0
深入代码可以发现，例如，CenterNet模型的一些类使用CenterNetResnetV1FpnFeatureExtractor类从检查点恢复模型，这似乎只接受“分类”类型()，而可以找到一些作为“检测”类型寻址的CenterNet模型(可以比较上面提到的“检测”cktp列表中的centernet_hg104_512x512_coco17_tpu-8检查列表中的pipeline.config文件附带的
浏览 1提问于2020-11-19得票数 2
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如何提取中心网的DLA34特征？
、、、、
中心网参考文件:深层聚合的paper：我可以使用这样的centernet加载效率网络功能：但是在深层聚合( dla34 ) extract_features()函数是不可用的，我是新的对象检测人员，如何从dla34和其他网络(如使用centernet
浏览 2提问于2019-12-20得票数 0
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我成功地在google colab上运行了对google colab的推理model_display_name = 'CenterNet HourGlass104 Keypoints 512x512'尝试使用
IMAGE_SHAPE = (None
浏览 11提问于2022-04-21得票数 1
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这个提供了一个Google笔记本，用于推断CenterNet，HourGlass104键盘512x512，用于对象检测和姿态关键点检测。
浏览 4提问于2020-08-31得票数 5
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/<
浏览 5提问于2022-01-13得票数 0
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得票数 1
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。
浏览 6提问于2021-06-02得票数 1
Ubuntu20.04.1 LTSPython版本: 2.4.0CUDA/cuDNN版本: 11.0/8.0.5GPU模型和内存: GeForce RTX 3090,24268 MiB
在这里，我想使用CenterNetpython model_main_tf2.py --model_dir=models/my_centernet_mn_fpn --pipeline_config_path=models/my_centernet_mn_fpn但是，在运行模型动物园中的其他CenterNet</
浏览 46提问于2021-03-03得票数 3
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。
浏览 0提问于2020-11-18得票数 0
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我正在尝试加载ResNext50，在CenterNet之上，我可以使用Google或Kaggle的GPU来实现它。但,
想知道这个网络需要多少GPU内存(VRAM)吗？
浏览 2提问于2020-01-14得票数 3
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tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError:不成功的TensorSliceReader构造函数:未能找到任何匹配的/content/models/research/object_detection/centernet_resnet50_v1_fpn_512x512_coco17_tpu-8/model.ckpt文件
# CenterNet meta-architecture from the "Object
浏览 0提问于2021-03-08得票数 0
我正在使用TFJS's samle program。我希望将加载的模型保存在本地存储或IndexedDB中。所以我写了这个程序。 <!-- Load TensorFlow.js. This is required to use coco-ssd model. --><!-- Load the coco-ssd model. -->
<script src="http
浏览 115提问于2021-08-21得票数 0
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我使用Tensorflow对象检测API训练了不同类型的mobilenet v2模型，然后将它们转换为tfjs并在网上运行。这些模型的执行似乎只支持executeAsync()方法。我觉得能够使用execute()方法将加快推理时间，现在的推断时间是100 is。但是，当我尝试execute()方法时，会发现一些动态操作的错误。既然我更喜欢速度而不是精确性，那么为了加快推理时间，我还能做些什么呢？或者，是否还有其他推荐的对象检测模型可以在网络上实时运行？或者其他我应该尝试的东西？
浏览 5提问于2021-09-09得票数 0
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我使用Tensorflow对象检测API与ssd_mobilenet_v1一起以TFlite格式转换了一个模型。由于我不希望在最后一个图中使用后处理(NMS)，所以我将参数--add_postprocessing_op设置为false。导出的模型有两个输出：raw_outputs/box_encodings和raw_outputs/class_predictions。特别是，raw_outputs/box_encodings包含原始包装箱，需要使用锚框进行解码，如所解释的那样。
浏览 9提问于2022-05-01得票数 0
tf.Session(graph=self.graph, config=self.tf_config) as sess:
# Add inherited graphs to CenterNet's
浏览 0提问于2019-01-07得票数 0
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我正在尝试使用中的CenterNet Resnet50 V1 FPN 512x512使用Tensorflow对象检测API进行迁移学习
tar -zxvf centernet_resnet50_v1_fpn_512x512_coco17_tpu-8.tar.gz/pre-trained-models/centernet_resnet50_v1_fpn_512x512_coc
浏览 145提问于2021-05-18得票数 0
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我正在使用Nvidia Tesla P100上的tensorflow 对象检测模型来提取边界框和关键点，用于检测视频中的人。使用来自tensorflow.org的预训练，我能够处理大约16帧每秒.有没有办法提高这个模型的评估速度？以下是我一直在研究的一些想法：
浏览 0提问于2020-11-04得票数 5
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我正处于我的项目的研究阶段，我正在尝试用CNN制作一个物体探测器。我知道通常有2种“类型”的CNN目标检测器，基于区域建议的(即Region和Region)和基于回归/分类的方法(即YOLO和SSD)。问题是我不太确定该用哪种方法。我想知道选择一种方法和另一种方法的通常理由是什么。有几个一般的标准，如速度和准确性。但是，还有其他常用的推理吗？
浏览 4提问于2020-11-14得票数 1
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