Question

我有一个灰度图像数据集，我想使用sdd-mobilenet检查点来训练我的对象检测。将灰度图像转换为RGB的正确方法是什么，我可以将我的数据集转换为tfrecord？这是我使用的代码（请注意，评论的部分对我不起作用）

with tf.gfile.GFile(os.path.join(path, '{}'.format(group.filename)), 'rb') as fid:
    encoded_jpg = fid.read()
# rgb_image = tf.image.grayscale_to_rgb(
#     tf.image.encode_jpeg(encoded_jpg),
#     name=None
# )
encoded_jpg_io = io.BytesIO(encoded_jpg)
encoded_jpg_io = tf.stack([encoded_jpg_io, encoded_jpg_io, encoded_jpg_io], axis=-1)
image = Image.open(encoded_jpg_io)
width, height = image.size

filename = group.filename.encode('utf8')
image_format = b'jpg'
xmins = []
xmaxs = []
ymins = []
ymaxs = []
classes_text = []
classes = []

for index, row in group.object.iterrows():
    xmins.append(row['xmin'] / width)
    xmaxs.append(row['xmax'] / width)
    ymins.append(row['ymin'] / height)
    ymaxs.append(row['ymax'] / height)
    classes_text.append(row['class'].encode('utf8'))
    classes.append(class_text_to_int(row['class']))

tf_example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
    'image/height': dataset_util.int64_feature(height),
    'image/width': dataset_util.int64_feature(width),
    'image/filename': dataset_util.bytes_feature(filename),
    'image/source_id': dataset_util.bytes_feature(filename),
    # 'image/channels': dataset_util.int64_feature(),
    'image/encoded': dataset_util.bytes_feature(encoded_jpg),
    'image/format': dataset_util.bytes_feature(image_format),
    'image/object/bbox/xmin': dataset_util.float_list_feature(xmins),
    'image/object/bbox/xmax': dataset_util.float_list_feature(xmaxs),
    'image/object/bbox/ymin': dataset_util.float_list_feature(ymins),
    'image/object/bbox/ymax': dataset_util.float_list_feature(ymaxs),
    'image/object/class/text': dataset_util.bytes_list_feature(classes_text),
    'image/object/class/label': dataset_util.int64_list_feature(classes),
}))
return tf_example

Answer 1

我尝试了不同的方法，最终得到了答案（不仅转换为tfrecords，还包括训练和对象检测本身）。

如果数据集仅包含灰度图像，则Tensorflow对象检测仅需要将通道数定义为3.因此，唯一必要的更改是将'image/channels': dataset_util.int64_feature(3)添加到内部的列车功能代码。绝对不需要使用cv2.COLOR_GRAY2BGR或tf.image.grayscale_to_rgb将灰度转换为RGB 。

使用这些方法转换图像最终会出现以下错误： outofrangeerror FIFOQueue '_3_prefetch_queue' is closed and has insufficient elements (requested 1, current size 0) 要么培训期间OP_REQUIRES failed at iterator_ops.cc:891 : Invalid argument: assertion failed: [Unable to decode bytes as JPEG, PNG, GIF, or BMP]。

为了避免任何额外的努力，确保您使用的是jpg图像。如果您有其他格式，如bmp，请将它们转换为jpg。请注意，更改文件扩展名不是转换。您必须使用您喜欢的任何工具进行转换。

Answer 2

为什么＆＃39;图片/频道＆＃39;：dataset_util.int64_feature（3）工作而不是

＆＃39;图片/频道＆＃39;：dataset_util.int64_feature（1），因为您传递的是带有1个颜色通道的灰度图像？

在tfrecord中将灰度转换为RGB

2 个答案: