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当 .pb 和 pbtxt 格式都用于读取网络时，如何将网络转换为 VINO - 这两种格式中的哪一种效果最好？

freeze_graph = str("检测/240x180_depth0.75_ssd_mobilenetv1/frozen_inference_graph.pb")

text_graph = str("检测/240x180_depth0.75_ssd_mobilenetv1/graph.pbtxt")

cvNet = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(frozen_graph, text_graph)

我在上面使用了 .pb 和 pbtxt 中的哪一个？即一个如何支持另一个？

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链接https://medium.com/@prasadpal107/saving-freezing-optimizing-for-inference-restoring-of-tensorflow-models-b4146deb21b5将使您了解与模型相关的不同文件。简而言之，.pbtxt 文件是人类可读的，它只包含图形的结构。它有助于检查是否缺少某些节点以进行调试。

.pb 文件包含更多细节，并且在大多数情况下，它包含不同层的权重和偏差。因此，您需要使用 .pb 文件。链接http://answers.opencv.org/question/187904/readnetfromtensorflow-when-loading-customized-model/会给你一些额外的细节。

于 2019-04-10T05:31:34.920 回答
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在您的情况下，只需 freeze_inference_graph.pb 即可将拓扑转换为 Vino 模型。同样，您还需要 pipeline.json 模型

转到模型优化器文件夹

python mo_tf.py \
    --input_model <PATH_TO_MODEL>/frozen_inference_graph.pb \
    --tensorflow_use_custom_operations_config extensions/front/tf/ssd_v2_support.json \
    --tensorflow_object_detection_api_pipeline_config <PATH_TO_MODEL>/pipeline.json \
    --input_shape [1,180,240,3]
于 2019-04-17T21:13:25.600 回答