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我想使用视网膜网络训练我自己的数据集。Retinanet github 页面说我需要将数据集的注释转换为 csv 格式。视网膜网 csv 格式：

我已将自己的数据集的注释转换为 python 列表。列表示例：

将列表转换为 csv 代码：

但我无法获得视网膜格式的 csv 输出。我在哪里做错了？谢谢...

我按照本教程在 coco 数据集上训练对象检测模型。本教程包含一个下载和使用coco 数据集及其注释并将它们转换为TFRecord的步骤。

我需要使用自己的自定义数据进行训练，我使用labelimg工具进行了注释，该工具生成了包含 (w,h,xmin,ymin,xmax,ymax) 的图像的 xml 文件。

但是coco 数据集具有 JSON格式，带有用于创建TFRecord的图像分割字段。

训练 resnet、retinanet 是否必须进行分段？

那么，任何人都可以指导我从没有分段值的 XML 注释创建 JSON 注释的过程吗？

xml:

使用 Keras Retinanet ( https://github.com/fizyr/keras-retinanet ) 对自定义数据集进行训练。在运行retinanet-train 命令时，出现以下错误

如何解决这个错误？

我是 docker 新手，最近正在学习它。当我试图将它用于我的一项任务时。我收到以下错误，我在任何地方都没有找到任何好的解决方案。在尝试链接中给出的以下命令之前，我已经正确安装了 nvidia-docker 并构建了映像。nvidia-docker 版本是：

这是我运行上述命令后得到的错误。

以下是我构建图像后得到的。

以下是我在 docker images 之后得到的结果。

当我使用命令时

工作区已创建，但我收到以下警告，表明我没有使用 GPU 工具。

注意：我按照此链接的解决方案进行操作，但对我的情况没有帮助。任何想法和建议都会非常有帮助。提前致谢。

我成功地针对我自己的数据集重新训练了 Retinanet 网络 ( https://github.com/fizyr/keras-retinanet )。当我针对视频流运行它时，一切都按预期工作。检测到对象，但在 Jetson Xavier 上的性能很差，所以我试图将它移到 TensorRT 下，这就是我开始感到困惑的地方:-) 我将 .h5 转换为 .pb 并使用 TF/NVidia 工具来优化模型。使用 Keras，获取边界框并显示它们很简单：

对于 Tensorflow 模型，我使用如下构造：

“回归”和“分类”以正确的形状返回。现在的问题是：我如何将“回归”和“分类”映射到边界框、分数、标签？

我是深度学习的新手。目前，我正在做一个项目，使用 Retinanet 模型检测航空图像中的汽车，我计划使用 COWC 数据集。我对注释部分有疑问，目前我正在使用 labelImg 注释工具来注释航空图像中的汽车。由于 labelImg 以 xml 格式生成注释，我已将其转换为 Retinanet 模型所需的格式，如下所述。

(图像名) (bounding_box_coordinates) (类名)

有没有其他方法可以使 COWC 数据集中的注释更容易？

提前致谢：）

我在 config.ini 文件中使用 keras-retinanet 进行对象检测和更改锚大小的训练模型如下：

我已将此配置保存在文件 config.ini 中，并将其作为训练的输入，如下所示：

训练进展顺利，但如何在给定函数的预测期间使用此文件？

我正在使用下面的代码来加载模型

转换模型作品如下：

如何在预测或加载模型期间设置 Config.ini 或 Anchor 参数，如上述代码？

我正在尝试使用 Keras 和 RetinaNet 训练 M-RCNN，就像 Keras 创始人的示例一样。我安装了retinanet 包，但没有找到这个模块。可能与我的 TF 不使用 GPU 有关吗？如何检查？

我正在尝试使用此命令行在我的数据集上训练 Retinanet：

我得到这个错误：

我知道，这与 Tensorlow 的版本有关，在新版本中 ConfigProto 消失了，但我想在不“重新安装”旧版本1.14的情况下修复它，否则会一团糟。

任何建议将不胜感激，谢谢。

我正在使用带有 cuda 10.1 和 cudnn 7.6.5 的 anaconda python 3.7 和 tensorflow 2.1，并尝试运行视网膜集（https://github.com/fizyr/keras-retinanet）：

以下是由此产生的错误：

有人遇到过类似的问题吗？