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我已经使用 Tensorflow API 训练了一个对象检测模型，下面是一个基于 Roboflow 的 Google Colaboratory 笔记本的示例。 https://colab.research.google.com/drive/1wTMIrJhYsQdq_u7ROOkf0Lu_fsX5Mu8a

到目前为止一切顺利，我已经成功地将我训练的模型提取为推理图，再次遵循同一个笔记本：

import re
import numpy as np

output_directory = './fine_tuned_model'

lst = os.listdir(model_dir)
lst = [l for l in lst if 'model.ckpt-' in l and '.meta' in l]
steps=np.array([int(re.findall('\d+', l)[0]) for l in lst])
last_model = lst[steps.argmax()].replace('.meta', '')

last_model_path = os.path.join(model_dir, last_model)
print(last_model_path)
!python /content/models/research/object_detection/export_inference_graph.py \
    --input_type=image_tensor \
    --pipeline_config_path={pipeline_fname} \
    --output_directory={output_directory} \
    --trained_checkpoint_prefix={last_model_path}

这给了我一个frozen_inference_graph.pb文件，我可以用它在 OpenCV DNN 中制作我的对象检测程序。同样按照此示例https://stackoverflow.com/a/57055266/9914815我准备了模型和管道配置的 .pbtxt 文件作为cv2.dnn.readNetFromTensorflow函数的第二个参数。这是足以重现我遇到的错误的代码：

model = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('models/trained/frozen_inference_graph.pb', 
                                      'models/trained/output.pbtxt')

当我使用预训练的 SSD MobileNet V2 COCO 模型时，此代码成功运行，ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29.pbtxt

但是使用我训练有素的 .pbtxt 文件，它会抛出这个错误：

C:\Users\Satria\Desktop\ExploreOpencvDnn-master>python trainedmodel_video.py -i test1.mp4 -o test1result.mp4
Traceback (most recent call last):                                                                                                                            
File "trainedmodel_video.py", line 48, in <module> 'models/trained/output.pbtxt') cv2.error:
OpenCV(4.1.1) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\tensorflow\tf_importer.cpp:544:error:
(-2:Unspecified error) Input layer not found: FeatureExtractor/MobilenetV2/Conv/weights in function
'cv::dnn::dnn4_v20190621::`anonymous-namespace'::TFImporter::connect'

它说找不到输入层。为什么会这样？另请注意，错误消息指出了一个目录：

C:\projects\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\tensorflow\tf_importer.cpp

这非常奇怪，因为我的计算机中根本没有那个目录。我尝试对我的和示例 SSD mobilenet 模型的 pbtxt 和配置文件进行 diffcheck，但我找不到在任何地方使用的特定目录的任何实例，甚至它们里面也没有目录路径。

这是由使用 Google Colab 进行培训引起的吗？有什么正确的方法可以在 OpenCV DNN 中使用 Colab 训练的 Tensorflow 模型吗？

提前致谢！

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在我自己生成的 pbtxt 文件中添加额外的输入节点后解决

有人建议我使用的 OpenCV 版本 4.11 已过时。我更新到 4.30，仍然无法正常工作，但它现在让我可以使用 FusedBatchNormV3，这在未来非常重要。

现在，在仔细查看样本中的 diffcheck 和生成的 pbtxt 之后，

在示例 .pbtxt 文件ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29.pbtxt中，从第 30 行开始

node {  
  name: "Preprocessor/mul"  
  op: "Mul" 
  input: "image_tensor" 
  input: "Preprocessor/mul/x"   
}   
node {  
  name: "Preprocessor/sub"  
  op: "Sub" 
  input: "Preprocessor/mul" 
  input: "Preprocessor/sub/y"   
}   
node {  
  name: "FeatureExtractor/MobilenetV2/Conv/Conv2D"  
  op: "Conv2D"  
  input: "Preprocessor/sub" 
  input: "FeatureExtractor/MobilenetV2/Conv/weights"

它有一个额外的输入节点，它Preprocessor不仅使用FeatureExtractor/MobilenetV2/Conv/Conv2D

同时在生成的 pbtxt 上它只有这个

node {
  name: "FeatureExtractor/MobilenetV2/Conv/Conv2D"
  op: "Conv2D"
  input: "FeatureExtractor/MobilenetV2/Conv/weights"

我将示例 .pbtxt 的输入节点复制到我自己生成的 .pbtxt 中，它工作了！！！

于 2020-07-06T09:03:40.477 回答