使用ssd_mobilenet_v2 模型时,路径错误通常是因为模型文件未正确加载。下面是一些检查步骤和解决方案,确保你可以正确加载和使用该模型。 确保文件路径正确 确保你指定的文件路径是正确的,包括文件名和扩展名。常见的文件有 .pb (模型文件) 和 .config (配置文件)。 确保依赖安装正确 安装必要的依赖库,例如 TensorFlow...
ssd_mobilenet_v2_coco.config和train_pipeline.config里面eval_config下num_examples值改为自己的,默认8000可能太大了 模型导出与转换 导出pb格式: python export_tflite_ssd_graph.py --pipeline_config_path=ssd_data/pipeline.config --trained_checkpoint_prefix=ssd_data/model.ckpt-200000 --output_directory=...
MobileNet系列是谷歌为适配移动终端提供了一系列模型,包含图像分类:mobileNet v1,mobileNet v2,mobileNet v3,目标检测SSD mobileNet等。 我们如果要想了解mobileNet系列,需要先了解深度可分离卷积,depthwise separable convolution,由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来,用来提取特征feature map,具体可以参考此文 深...
第一步,将ckpt转成pb文件,这次使用的是python export_tflite_ssd_graph.py,操作难度不大,会得到tflite_graph.pb和tflite_graph.pbtxt两个文件; 第二步,将pb转为tflite文件,我搜到的方法大都是使用bazel编译tensorflow/contirb/lite/toco下面的toca文件,但我反复尝试,报了多种错误,依旧没有成功。。。最后我在...
本文借助 Tensorflow Object detection API 开源框架和MobileNet V2—SSD 算法,阐述如何创建、训练自定义车道线数据集,并获得 LDW 目标检测模型。 一、前期准备工作 前期准备工作主要包含模型下载、环境配置以及 py 文件生成等,详细内容如下: 1)模型下载 —— API 是基于 TensorFlow 构造的开源框架,易于构建、训练、部...
我已经安装了tensorflow 2.3.1,我的ssd_mobile_net_v2_2是从https://tfhub.dev/tensorflow/ssd_mobilenet_v2/2下载的。我想将此模型转换为 tf_lite 版本。我的代码是:但出现错误:tensorflow.lite.python.convert.ConverterError::0:错误:loc(“Func/StatefulPartitionedCall/input/_0”):要求所有操作数和结果...
基于MobileNetV2-SSD的烧结台车车轮检测 张笑凡,方 田,石海军,徐志坤,沈 亮 中冶华天工程技术有限公司 01 研究背景 烧结台车是烧结机主要运行部件,通常由在轨道上首尾相接的烧结小车组成,每台烧结小车包括数十至上百套台车车厢和车轮系统,通过这些车轮...
我用tensorflow的object detection API训练得到的pb文件,转换完成之后,quantization.cfg文件并没有这些层,我用Netron看了下例子中提供的ssd_mobilenet_v2.pb网络,网络结构与tensorflow API训练得到的模型并不一样,应该是你们做了修改,对于这种情况,需要修改quantization.cfg文件吗,应该如何修改。我...
8,(1条消息) MobileNet V2论文阅读和代码解析_stesha_chen的博客-CSDN博客_mobilenetv2代码https://blog.csdn.net/stesha_chen/article/details/82744320 9,(1条消息) SSD300网络结构(pytorch)+多尺度训练与测试_~HardBoy~的博客-CSDN博客_ssd300https://blog.csdn.net/fanzonghao/article/details/104873229/ ...
Part Number: TDA4VM 问题1:使用pytorch1.5训练SSD+MobileNetV2检测模型,在SDK7.3上量化(numParamBits=8,numFeatureBits=8),模型量化精度损失很大,平均每个类别15%。 曾经改进实验:调整量化参数,并使用全16bit量化,量化损失有所提升,但量化精度损失还是比较高平