将自定义小额-YOLOv3 3转换为tensorflow格式
将自定义小额-YOLOv3 3转换为tensorflow格式
提问于 2019-10-15 15:45:43
在尝试了我在每个github上找到的所有解决方案之后，我无法找到一种方法将经过自定义训练的YOLOv3从黑网转换为tensorflow格式(keras，tensorflow，tflite)
我所说的习俗是指：
- 我把班数改为1。
- 我将图像大小设置为576x576。
- 我将频道数设置为1个(灰度图像)
到目前为止，我对黑网上的结果很满意，但是对于我的应用程序，我需要TFlite，我无法找到适合我的情况的转换工作方法。
有人成功地做过类似的事情吗？
谢谢。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2019-12-19 01:35:35
您有自定义模型的结果.weights文件吗？
如果是这样，peace195的下列项目可能会有所帮助：https://github.com/peace195/tensorflow-lite-YOLOv3
编辑：
在上面的链接中，使用convert_weights_pb.py文件将.weights文件转换为.pb文件。
然后使用.pb文件作为保存的模型，并使用以下命令将其转换为.tflite模型。
tflite_convert -保存_模型_dir=保存_模型/-输出_文件yolo_v3.tflite -保存_模型_签名_密钥=‘预测’
感谢孟肖夫对改进答案的建议。
Stack Overflow用户
发布于 2020-05-22 15:15:54
这是最简单最简单的回购。作者做了一个出色的工作，它与yolov3，yolov 3-微型和yolov-4很好地工作。如果您正在接受自定义类的培训，请不要忘记更改类下的coco.names。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/58398423
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