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(42)
视频
沙龙
2
回答
固态
硬盘
MobileNet
V2
FPNLite
320x320
中
的
FPN
代表
什么
?
、
、
、
、
我最近查看了
FPN
2.0检测动物园,发现了TensorFlow预训练模型,并想知道"
FPNLite
“
中
的
SSD
MobileNet
V2
FPNLite
320x320
部分是
什么
意思。
浏览 139
提问于2020-08-30
得票数 4
回答已采纳
1
回答
ssd_
mobilenet
_v2_
fpnlite
_320x320
的
.pbtxt文件
、
、
、
、
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_detect
浏览 47
提问于2020-08-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
ssd_
mobilenet
_v2_
fpnlite
_640x640
的
体系结构是
什么
?
、
、
、
ssd_
mobilenet
_v2_
fpnlite
_640x640
的
体系结构是
什么
,它是一个在TensorFlow模型动物园上可用
的
模型。如果我
的
理解是正确
的
,移动网用于特征提取,而SSD用于检测。那么,
FPNlite
的
目的是
什么
,在哪里使用呢?
浏览 0
提问于2022-12-06
得票数 1
回答已采纳
1
回答
对象检测器上
的
Tensorflow Lite GPU支持
、
我已经阅读了https://www.tensorflow.org/lite/performance/gpu页面,我想知道是否有人可以帮我弄清楚如何对"
MobileNet
固态
硬盘
对象检测“
的
输入进行整形你只能得到一个文件:"mobile_ssd_v2_float_coco.tflite“ 我尝试了
320x320
*3*4,因为如果我尝试300x300
的
“旧”图像分辨率,我得到一个错误,数组大小不匹配,而新
的</em
浏览 4
提问于2019-01-29
得票数 2
1
回答
IAE:应将“tf.Tensor(False,shape=(),dtype=bool)”设置为true。汇总数据:B‘最大框坐标值大于1.100000
、
、
、
、
我使用我自己
的
数据遵循本教程:https://www.youtube.com/watch?我将我
的
图像重新压缩成JPG格式并重新标记(使用LabelImg),删除了之前
的
检查点,然后再试一次,这就是我得到
的
结果。所以我不认为有兼容性问题。我使用
的
型号是
固态
硬盘
MobileNet
V2
FPNLite
320x320
。Python版本3.6和Tensorflow 2.4.
浏览 30
提问于2021-07-17
得票数 3
1
回答
如何转换tf2模型以便在tflite解释器上运行
、
、
、
背景:我正在尝试从官方
的
tf动物园转换SSD
MobileNet
V2
FPNLite
320x320
(例如)
的
tf2模型。模型最终应该运行在raspberry pi上,所以我希望它能在tflite解释器上运行(没有完全
的
tf)。这些文档意味着支持ssd模型转换。 发生了
什么
:过程在中有详细
的
描述。
浏览 2
提问于2021-01-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何解决运行时错误:在进行训练后量化(来自saved_model
的
完全量化
的
tflite模型)时,为张量转换清空最小/最大值?
、
、
、
、
我尝试创建完全量化
的
tflite模型,以便能够在coral上运行它。我从下载了
固态
硬盘
MobileNet
V2
FPNLite
640x640import cv2converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model
浏览 6
提问于2020-11-23
得票数 0
1
回答
如何使用最新
的
MobileNet
(v3)进行目标检测?
、
、
、
、
我一直在尝试使用最新
的
MobileNet
MobileNet
_v3来运行对象检测。你可以从这里找到谷歌预先训练好
的
模型,比如我正在尝试使用
的
"ssd_
mobilenet
_v3_large_coco“:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_
浏览 66
提问于2019-12-19
得票数 3
2
回答
Tensorflow Lite Android对象检测--移动SSD模型预计将有精确
的
4个输出,发现8个
、
、
、
、
,YES, -训练有素
的
检查点dir ./models/ssd_
mobilenet
_v2_<em
浏览 8
提问于2021-03-05
得票数 2
回答已采纳
1
回答
感流目标检测AI
我正在使用Tensorflow模型
的
动物园目标检测。SSD
MobileNet
V2
FPNLite
320x320
是我用来训练我
的
模型
的
型号。一切顺利,我
的
模特开始训练,但我收到了一些奇怪
的
信息。我不知道为
什么
这个味精会出现。tensorflow/core
浏览 1
提问于2022-01-30
得票数 0
2
回答
使用张量流自定义对象检测增加类数W/附加数据
的
细化模型问题
、
、
、
、
以Tensorflow
的
自定义对象分类API w/ SSD
MobileNet
V2
FPNLite
320x320
为基础,我能够训练我
的
模型使用训练数据1(约200幅图像)成功地检测A和B类。这在测试集1上执行得很好,它只有A类和B类
的
图像。 我想在模型
中
添加几个类,所以我构建了一个单独
的
数据集,训练数据2(大约300张图像)。该数据集包含B类和新
的
C类、D类和E类
的
标记数据,但是它不包
浏览 3
提问于2021-04-08
得票数 0
1
回答
Tensorflow-GPU对象检测API在首次保存检查点后卡住
、
、
、
我正在尝试使用Tensorflow对象检测API和Tensorflow GPU来训练一个
固态
硬盘
移动网络
v2
。我在Windows7上运行Tensorflow GPU,使用
的
是NVIDIA Quadro M4000和CUDA8.0(我唯一能使用
的
版本)。该模型是使用COCO预先训练
的
SSD
Mobilenet
v2
,使用非常低
的
批处理大小4。配置文件与Tensorflow Model ZOO
中
的
配置文
浏览 11
提问于2019-05-29
得票数 1
2
回答
在TensorFlow物体检测应用编程接口中使用
固态
硬盘
模型
的
宠物示例
的
预期精度?
、
我使用默认管道配置(ssd_inception_v2_pets.config)和预先训练好
的
初始
v2
COCO模型。在TensorBoard
中
,损失继续减少,但平均精度并没有提高。有没有人在
固态
硬盘
上使用inception
v2
做过类似的实验?你有
什么
经验?
浏览 0
提问于2017-11-03
得票数 2
2
回答
无法使用TensorFlow对象检测应用程序接口训练具有更大输入分辨率
的
固态
硬盘
初始设置-
V2
、
、
、
、
我希望使用TensorFlow对象检测API在分辨率大于300x300
的
自定义数据集上从头开始训练scratch
V2
。我将其作为示例配置文件引用:image_resizer { height: 300 }我
的
数据集有非常小
的</em
浏览 2
提问于2021-03-10
得票数 0
1
回答
如何使用tensorflow对象检测API进行传输学习?
、
、
我正在使用tensorflow对象检测api在图像数据集上训练一个模型(
MobileNet
,
V2
,
fpn
)。我不太明白使用
什么
类型
的
传输学习,因为我无法在配置文件中找到与其具体相关
的
信息(例如冻结层
的
数量)。}feature_extractor {depth_multiplier: 1.0conv_hype
浏览 1
提问于2021-02-12
得票数 1
1
回答
`tensorflowjs_converter`导致浏览器
中
的
模型检测不到任何对象
、
、
我正在从"ssd_
mobilenet
_v2_
fpnlite
_640x640_coco17_tpu-8".为tensorflow.js构建一个对象检测模型我已经训练了模型,并使用tensorflowjs_converter它确实在边界框张量
中
吐出了一些东西,看起来像这样:大部分都是随机
的
。这些框都没有与之关联
的
类。最初,我认为tfjs模型不太准确,因为它看起来转换器运行了一些优化。但是在提高了python笔记本
中
的
准确性之后,tfjs<em
浏览 11
提问于2021-01-15
得票数 0
1
回答
将IR加载到插件时ssd_resnet50模型卡住
、
、
我注意到错误
中
的
USB_WRITE_REQ,所以我认为它与USB3端口有关,但当我尝试较轻
的
型号ssd_
mobilenet
_v2_coco时,它工作得很好。这是生成IR
的
脚本(IR生成成功) python mo_tf.py --input_model ~/workspace/pi/ssd_resnet50_v1_
fpn
_shared_box_predictor"Loading IR to the plugin...") exec_net
浏览 33
提问于2019-03-06
得票数 0
1
回答
对象检测API
中
的
规范化
、
、
、
、
我使用
的
是来自
MobileNet
的
SSD
v2
320x320
。在用于培训
的
管道配置
中
,除了已经定义
的
默认设置之外,我不指定任何额外
的
预处理步骤。image = (image-127.5)/127.5 但是我不明白为
什么
预处理在我训练
的
时候没有用到它
的
时候会起作用。还表示,在用于训练时,只需要
浏览 6
提问于2022-07-18
得票数 0
1
回答
如何修改Tensorflow 2.0
中
的
历元数?
、
、
、
、
我正在建立一个模型,仅通过以下方法来检测汽车: 问题:如何修改Tensorflow 2.0<em
浏览 2
提问于2021-08-28
得票数 1
1
回答
为
什么
在Tensorflow 2对象检测API
的
微调模型上mAP较低?
、
、
、
我遵循所有步骤,在线阅读所有内容,并从TF2 OD应用编程接口
的
模型动物园成功地训练了
固态
硬盘
-移动NetV1。我对这个模型进行了微调,使用了新
的
类"Handgun“和”S刀“,并使用了一个包含3500张图像
的
平衡数据集。),这是非常低
的
,但使用“刀”类时达到了0.93AP@0.5。我不明白为
什么
。我真的
什么
都看过了,但我找不到解决方案。unpad_groundtruth_tensors: false fine_tune_checkpoi
浏览 26
提问于2021-11-05
得票数 1
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