使用Tensorflow ssd_mobilenet_v1_android_export.pb模型转移学习

Question

我想让Tensorflow Android演示应用程序之一的TF Detect只识别相机框架中受限制的自定义对象集（例如苹果，梨，橙子和香蕉），在识别的对象周围绘制框。

在TensorFlow-for-poets代码库之后，我已经成功重新训练了mobilenet_v1_0.50_224模型，并且我已成功替换了另一个TensorFlow演示应用程序TF Classifier中使用的原始tensorflow_inception_graph.pb模型。它似乎有效。

更新：实际上，在第一次成功运行后，由于以下异常，我无法运行任何其他重新训练的模型：*不是有效的TensorFlow图形序列化：NodeDef提到attr'dilations'而不是在Op输出：T; attr = T：type，allowed = [DT_HALF，DT_FLOAT]; ATTR =步幅：列表（INT）; ATTR = use_cudnn_on_gpu：布尔，默认= TRUE; attr = padding：string，allowed = [“SAME”，“VALID”]; attr = data_format：string，default =“NHWC”，allowed = [“NHWC”，“NCHW”]＆gt ;; NodeDef：conv / Conv2D = Conv2D [T = DT_FLOAT，data_format =“NHWC”，dilations = [1,1,1,1]，padding =“VALID”，strides = [1,2,2,1]，use_cudnn_on_gpu =是的]（Mul，conv / conv2d_params）。 （检查GraphDef解释二进制文件是否与生成GraphDef的二进制文件保持同步。）。

此问题已按照here *

所示解决

但是当谈到TF Detect时，事实证明它使用了ssd_mobilenet_v1_android_export.pb模型。该图与TF分类器中使用的图非常不同（例如，输入和输出节点不同并且具有固定名称：输入是“image_tensor”，输出是“detection_scores”，“detection_boxes”，“detection_classes”和“num_detections” “）并且我不确定是否可以通过转移学习来重新训练它，就像TF分类器中使用的模型一样。

是否有可能，如果是的话，如何继续？

Answer 1

您需要通过SSD，YOLO或Tensorflow Object Detection API训练模型，以使用该模型进行TF检测。这个模型不同于用于TF分类的模型（这个模型可以由Keras训练，但TF检测的模型不能）。