IndexError:子索引超出范围
我正在尝试为 tensorFlow 对象检测 api 训练模型.当我尝试将 xml 转换为 csv 时，出现以下错误.我有 6300 个训练数据和 700 个测试数据.有人可以指出我为什么会收到此错误吗?谢谢//Tensorflow 对象检测 错误 回溯(最近一次调用最后一次):文件“xml_to_csv.py"，第 35 行，在 中主要的()文件“xml_to_csv.
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YOLO 3 断言“0"失败错误 - 不是 CRLF 错误
我希望使用 YOLO 3 为单个类训练我自己的对象检测器.基本上，它需要检测测试图像是否有对象.我面临一个错误，即训练没有开始并以断言“0"失败退出.我检查了其他答案，这些答案说 CRLF 必须编码为 LF 才能在 linux 上工作.但该解决方案也不起作用.我正在遵循 pjreddie 网站中列出的所有步骤！ 解决方案 好的，有帮助的是重新启动服务器并从头开始重新做所有事情.它没有再次发
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Tensorflow 对象检测 API 教程错误
在解决了 Tensorflow 2.00 和对象检测 API 之间的兼容性问题之后，我降级到 Tensorflow 1.15 以便能够训练我自己的模型.完成培训后，我修改了 Tensorflow 对象中包含的 jupyter 笔记本检测 API 存储库在我自己的图像上进行测试，但我不断收到此错误: 回溯(最近一次调用最后一次): 中的文件“object_detection_tutorial_
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tensorflow object detection api 用于物体检测，但效果不佳
我对小物体使用了tensorflow object detection api和RFCN_resnet101，但是有时候检测结果不好，会检测到有offset的物体，有时候会误检测到物体.有大佬知道怎么处理吗? 解决方案 为什么不使用faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco ...对于小物体，我的goto选项
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带有自定义数据的 SSD mobilenet 训练模型仅识别短距离图像
我已经使用 Tensorflow 对象检测 API(ssd_mobilenet_v1 模型)训练了一个具有自定义数据集(加菲猫图像)的模型，并在 Tensorflow 存储库上提供的 android 示例应用程序中引用了它.该应用程序只能检测到大约小于或等于 20 厘米的距离的图像. 你知道我可以改进模型以在更远的距离(大约 30 厘米或更远)执行识别吗? 我不知道这个限制与我使用的输
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Tensorflow Lite - ValueError:无法设置张量:维度不匹配
这可能是一个愚蠢的问题，但我是机器学习和 Tensorflow 的新手.我正在尝试使用 Tensorflow Lite 在 Raspberry Pi 上运行对象检测 API.我试图在这个例子的帮助下修改我的代码 https://github.com/freedomtan/tensorflow/blob/deeplab_tflite_python/tensorflow/contrib/lite/e
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使用自己的模型运行 TF 对象检测 API 时出现 FailedPreconditionError
我正在尝试使用我自己的数据集运行我在 TensorFlow Object Detection API 中所做的模型，但是在运行脚本时出现这样的错误: python object_detection/detect_test.py回溯(最近一次调用最后一次):文件“object_detection/detect_test.py"，第 81 行，在 中.feed_dict={imag
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如何将 YOLOv4-CSP 暗网权重转换为 Tensorflow 格式?
如何将 YOLOv4-CSP 暗网权重转换为 Tensorflow (tf) 格式? 我尝试过使用这个 repo，但没有用.> 我收到此错误消息: 回溯(最近一次调用最后一次):文件“save_model.py"，第 58 行，在 中.应用程序运行(主)文件“C:\Python37\lib\site-packages\absl\app.py"，第 303 行，运行中_r
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Tensorflow:将 .hdf5 转换为 tfrecord
我有 .h5 格式的 coco 数据集.我需要将它转换为 .record(TF 记录文件)，以便我可以使用对象检测 API 训练我的 Embedded_ssd_mobilenet.我该怎么办? 解决方案 这是我用来将一些数据从 hdf5 转换为 tfrecord 的脚本.您显然必须修改列名 导入h5py导入操作系统将张量流导入为 tfCHUNK_SIZE = 5000COL_NAMES
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如果使用 Tensorflow 的 ObjectDetection API，是否需要 NormalizeImage?
我不确定 Tensorflow ObjectDetection API 是否会自动标准化输入图像(我自己的数据集).它似乎在 DataAugmentations 中有一个名为“NormalizeImage"的选项.到目前为止，我还没有指定它，我的模型做得相当好.我是否缺少图像规范化，或者 Tensorflow 会自动为我做，还是这个对象检测 API 不需要它? 到目前为止，我的模型已经使用了
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OpenVino 模型优化器错误(FusedBatchNormV3)
我问这个问题是因为我想解决我遇到的错误. 我想在 Raspberry Pi 3 B+ 和 NCS(不是 2，它是 NCS1)中使用“SSD lite Mobilenet V2". 所以我在我的 Pi(Raspbian 拉伸)和笔记本电脑(Linux，不是所有程序，只是模型优化器)上安装了 OpenVINO 2019_R3. 当我优化 SSD lite mobilenet v2(经
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不能从这个洞里出来:不能使用预学习模型的输出
我使用 opencv 在 raspberry pi 4 上进行对象检测.从https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb并尝试转换为 opencv 以在本地运行它并从网络摄像头拍摄图像. 我将网络摄像头设置为 640x480 分
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AttributeError: 关键点 - 使用 tensorflow 1.14 的对象检测
我使用 tensorflow 对象检测 api 进行了自定义对象检测.我在运行 object_detection_tutorial.ipynb 时遇到了这个错误，我不知道该怎么做.谁能帮我解决这个问题? 这是我得到的错误: AttributeError Traceback(最近一次调用最后一次)在41 tf.import_
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我怎么知道我在 tflite_convert 中的 --output_arrays
我正在尝试使用 tflite_convert 将我的 .pb 转换为 .tflite 我怎么知道我的 --output_arrays ? 我正在使用 ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29 这是我当前的代码: tflite_convert --output_file=C:/tensorflow1/models/research/object_detec
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Tensorflow 对象检测 API 索引越界
在运行 Android TF 检测演示并使用我重新训练的 3 类 ssd_mobilenet_v1_coco 模型后，我的 TF 检测演示崩溃并给出 IndexOutOfBoundException，即 12-26 17:53:13.931 22429-25212/org.tensorflow.demo E/AndroidRuntime:致命异常:推理进程:org.tensorflow.de
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计算边界框预测的IOU
我有图片中给出的这两个边界框.框坐标如下: 框 1 = [0.23072851 0.44545859 0.56389928 0.67707491]框 2 = [0.22677664 0.38237819 0.85152483 0.75449795] 坐标是这样的:ymin, xmin, ymax, xmax 我计算IOU如下: def get_iou(box1, box2):"
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如何使用“忽略"带有 tensorflow 对象检测 API 的类?
我已经在自定义数据集上使用 SSD (mobilenet-v1) 训练了 tensorflow 对象检测模型(对于 num_steps:50000).我得到了 mAP@.50IOU ~0.98 和 loss ~1.17.数据集由 uno 扑克牌图像(跳过、反转和抽四张)组成.在所有这些卡片上，模型表现都非常好，因为我只在这 3 张卡片上训练了模型(使用手机收集的大约 278 张图像和 829 个边
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将 tensorflowjs 对象检测 executeAsync 输出格式化为人工
我想知道如何格式化 executeAsync tensorflow 对象检测 executeAsync 方法输出，使其看起来像这样: 我当前的输出看起来像这样，仅通过浏览无法阅读: 我一直在浏览 coco-ssd.js，但由于某种原因，它写得非常糟糕.https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/coco-ssd当然这需要美化，但在那之
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从热图数据生成边界框
我有我正在进行的车辆检测项目的热图数据，但我不知道下一步要去哪里.我想围绕图像的“最热"部分绘制一个广义边界框.我的第一个想法是在所有重叠的部分上画一个框，但有些东西告诉我有一种更准确的方法来做到这一点.任何帮助，将不胜感激！不幸的是，我的声誉使我无法发布图片.下面是我创建热图的方法: #正预测窗口坐标结构:((x1, y1), (x2, y2))def create_heatmap(bound
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Tensorflow 对象检测:使用 Adam 而不是 RMSProp
我正在用这个 [.config 文件][1] 训练 CNN: rms_prop_optimizer: {学习率:{指数衰减学习率{初始学习率:0.004衰减步骤:800720衰减因子:0.95}}动量优化器值:0.9衰减:0.9ε:1.0} } 如您所见，有一个 rms_prop 作为优化器.如果我想使用 Adam 怎么办?我应该如何编辑这个文件? 解决方案 如果我是对的，您正在尝试
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