我对对象检测非常陌生,我很难弄清楚如何从MobileNetV2:上的Keras应用程序中获取边界框
该模型对图像内容的预测效果很好,但模型的预测不包括边界框。我正在使用提供的ResNet50的Keras示例,但由于我需要轻量级的SSD体系结构,所以将其更改为MobileNetV2。
from keras.applications.mobilenet_v2 import MobileNetV2
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.mobilenet_v2 import preprocess_input, de
我试图修剪一个预先训练过的模型:MobileNetV2和我得到了这个错误。试着在网上搜索却听不懂。我在Google Colab上运行。
,这些是我的进口品.
import tensorflow as tf
import tensorflow_model_optimization as tfmot
import tensorflow_datasets as tfds
from tensorflow import keras
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tempfile
import zi
我一直在我的笔记本电脑上使用tensorflow for cpu,由于速度太慢,我决定转移到我的台式机上,使用tensorflow for gpu。
问题是,在我的台式计算机上,我不能像这样导入,而我可以在笔记本电脑上这样做:
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.layers import Dropout, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
所以我决