如何在 google colab tensorflow 1.15.2 上训练自定义对象检测模型 ssd_mobilenet_v1_coco 和 ssd_inception_v2_coco？

Question

基本上，我一直在尝试使用 tensorflow 对象检测 api 在 google colab tensorflow 1.15.2 上使用 ssd_mobilenet_v1_coco 和 ssd_inception_v2_coco 训练自定义对象检测模型。 一旦我开始训练，它就会分别为两个模型抛出错误。

我还运行了python object_detection/builders/model_builder_tf1_test.py ，它通过了所有测试，没有任何错误或警告。

ValueError: ssd_inception_v2 is not supported. See ValueError: ssd_inception_v2 is not supported. See for features extractors compatible with different versions of Tensorflow. ValueError: ssd_inception_v2 is not supported. See for features extractors compatible with different versions of Tensorflow.

ValueError: ssd_mobilenet_v1_coco is not supported. See ValueError: ssd_mobilenet_v1_coco is not supported. See for features extractors compatible with different versions of Tensorflow. ValueError: ssd_mobilenet_v1_coco is not supported. See for features extractors compatible with different versions of Tensorflow.

我已经使用下面的命令成功地将 tensorflow 更改为 1.15.2，这是我安装任何依赖项之前的第一步。

%tensorflow_version 1.x
import tensorflow
print(tensorflow.__version__)

当我检查 model_builder.py 时，我可以看到他们仍然支持 ssd_mobilenet_v1 和 ssd_inception_v2。 我想通过将我的自定义训练模型 ssd_mobilenet_v1 或 ssd_inception_v2 转换为 trt-tf models 来部署在 jetson tx2 上。 在这两个文档https://www.elinux.org/Jetson_Zoo和https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/tf_trt_models#od_models 中，我们可以看到可以转换为 tf-trt 模型的对象检测模型。 所以我的问题是如何训练这些模型，因为它们在 tensorflow 1.15.2 上的 google colab 上得到支持，并在 jetson txt 上部署以将它们转换为 tf-trt 模型？ 任何人都可以指导我完成它对继续我的学习和学习一些有趣的东西真的很有帮助，谢谢

Answer 1

我认为您从 tensorflow v2 存储库下载了这两个模型，而 tensorflow 1.15 显然不支持它们。 从这里下载模型： https : //github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md然后再试一次。祝你好运