如何在經過預訓練的模型但缺少標簽文件（.pbtxt）的情況下使用Tensorflows對象檢測模型Zoo

Question

我正在嘗試運行Tensorflow對象檢測。 不幸的是，我發現Tensorflow的預訓練模型都沒有標簽文件。 如何獲得這些文件？ 我要做的就是測試目標檢測中的幾張圖片並顯示標簽。 到目前為止，以下代碼是我所擁有的。 不幸的是，幾乎所有教程都使用我沒有的標簽文件（.pbtxt）。 在Tensorflow的適當下載頁面上，Tensorflow 檢測模型Zoo據說下載中包含標簽文件，但沒有。 我已經下載了不同的模型。 這些模型都沒有標簽文件。 如果有人可以幫助我，我將不勝感激。

到目前為止，我的代碼：

import tensorflow as tf
import cv2
import os

def get_frozen_graph(graph_file):
    """Read Frozen Graph file from disk."""
    with tf.gfile.FastGFile(graph_file, "rb") as f:
        graph_def = tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())
    return graph_def

# The TensorRT inference graph file downloaded from Colab or your local machine.
pb_fname = os.path.join(os.getcwd(), "faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco_2018_01_28", "frozen_inference_graph.pb")
trt_graph = get_frozen_graph(pb_fname)

input_names = ['image_tensor']

# Create session and load graph
tf_config = tf.ConfigProto()
tf_config.gpu_options.allow_growth = True
tf_sess = tf.Session(config=tf_config)
tf.import_graph_def(trt_graph, name='')

tf_input = tf_sess.graph.get_tensor_by_name(input_names[0] + ':0')
tf_scores = tf_sess.graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')
tf_boxes = tf_sess.graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')
tf_classes = tf_sess.graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')
tf_num_detections = tf_sess.graph.get_tensor_by_name('num_detections:0')


IMAGE_PATH = os.path.join(os.getcwd(), "testimages", "000002_491724089556.png")
image = cv2.imread(IMAGE_PATH)
image = cv2.resize(image, (300, 300))

scores, boxes, classes, num_detections = tf_sess.run([tf_scores, tf_boxes, tf_classes, tf_num_detections], feed_dict={
    tf_input: image[None, ...]
})
boxes = boxes[0]  # index by 0 to remove batch dimension
scores = scores[0]
classes = classes[0]
num_detections = int(num_detections[0])

Answer 1

最終我可以自己解決問題。 Tensorflow文檔當場有故障。 標簽文件（.pbtxt）隨Tensorflow一起提供，並且位於文件夾/ models / research / object_detection / data / 。 當您僅獲得Model Zoo模型時，它們不在您下載的文件夾中。