Question

我遵循此tutorial来训练自定义对象检测器。我已经成功地完成了本教程的结尾，并导出了经过训练的推理图。此步骤指出：

训练工作完成后，您需要提取新训练的推理图，以后将用于执行对象检测。

我现在在培训演示下有一个目录结构：

training_demo
  \ trained-inference-graphs
    \ output_inference_Graph_v1.pb
       \ saved_model
          \ variables
          - saved_model.pb
       - checkpoint
       - frozen_inference_graph.pb
       - model.ckpt.data-00000-of-00001
       - model.ckpt.index
       - model.ckpt.meta
       - pipeline.config

问题是我找不到有关如何将其与新图像一起使用以检测其中的对象的说明？

我想加载这个新训练的模型，并传递一些图像以检测物体。

Answer 1

最简单的学习方法是阅读Tensorflow中包含的Jupyter Notebook教程。

您可以在Tensorflow->模型->研究->对象检测-> object_detection_tutorial.ipynb或通过链接here中找到它。

然后，您需要对笔记本进行一些修改。在这里，您需要进行更改：

删除“下载模型”部分。
从重新训练的模型中更改到冻结推理图的路径。
将label_map.pbtxt更改为重新训练的标签。
标记测试图像的路径，并根据其文件扩展名进行调整。默认情况下，它们遵循模式“ image1.jpg”，“ image2.jpg”等

Voila，您完成了。如果需要，可以使用默认脚本首先在Tensorflow Detection Zoo中的预训练模型上对其进行测试。

训练后使用TensorFlow模型进行目标检测

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