使用InceptionV3模型從張量流獲取裁剪圖像的分類

Question

我有一個來自Tensorflow OD的預訓練CocoModel，並在kitti數據集上對其進行了重新訓練。

我只是想對裁切后的圖像進行分類，但是沒有清晰的文檔來說明張量的名稱。 當我嘗試使用Tensorflow的分類腳本時，它說inceptionV3模型中沒有這樣命名的Tensors。

是否有人已經嘗試過並知道張量的名稱？

結果應該是可能的標簽/類別及其分數的列表！

在此先感謝您的幫助

嗨！ 感謝您的快速回復。

要獲得概述：

1. 我已使用MSCOCO的相關模型進行對象檢測
2. 我已經在帶有100張圖像的KITTI數據集上訓練了模型
3. 我已經導出了inference_graph分類其他圖像。
4. 我為用戶提供了一個標簽工具，以獲取機器標簽的圖像並進行更正。 作為一項功能，我想實現：

a）繪制自己的邊界框並貼上標簽（與Canvas和Angular配合使用）

b）將裁剪后的邊界框發送到我的服務器，並從我的模型中獲得課堂建議=>這就是問題所在！！！ 我需要張量的名稱進行分類。

我試圖重寫自己的張量流classify_image.py https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/image/imagenet/classify_image.py

Answer 1

如果您的問題僅涉及張量名稱，則此代碼段可能會有所幫助，

ops = tf.get_default_graph().get_operations()
all_tensor_names = {output.name for op in ops for output in op.outputs}
tensor_dict = {}
for key in [
                'num_detections', 'detection_boxes', 'detection_scores',
                'detection_classes', 'detection_masks'
            ]:
tensor_name = key + ':0'
if tensor_name in all_tensor_names:
    tensor_dict[key] = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(
                        tensor_name)

這里的工作示例代碼， https：//github.com/dennywangtenk/balder/blob/master/Samples/test_pk_v1.py