问题标签 [retinanet]
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python - SyntaxError：使用视网膜网络库时语法无效
我正在尝试使用 models.load_model() api 加载模型，但我不断收到此错误。我尝试安装所有必要的 keras 和 tensorflow 库，但它似乎不起作用。
这是我当前的代码
tensorflow - 使用 Keras 预训练的视网膜网络模型。SavedModel 文件不存在于：“路径”/“文件”.h5/{saved_model.pbtxt|saved_model.pb}
我正在尝试通过运行使用 keras 加载预训练的视网膜网络模型：
两个代码我都面临以下错误：
原因可能是一些新版本的 Keras 或 tensorflow，所以我将列出我当前使用的版本。
注意：我正在尝试在我的 Colab 中运行此代码。
tensorflow - SSD_ResNet50_v1_FPN 到底是什么？
在 TensorFlow Models Zoo 中，物体检测有一些流行的单次物体检测模型，名为“retinanet/resnet50_v1_fpn_ ...”或“Retinanet (SSD with Resnet 50 v1)”。通常与这些作品相关的论文在这里，但论文提出了一个不同的模型，Detectron。所以我理解 SSD_ResNet50 FPN”使用了该论文中的 FPN 特征提取概念，但是还有其他更详细的文档可用于了解 SSD 如何与 FPN 准确集成？这个 TF zoo 模型的确切模型架构是什么？
python - Keras RetinaNet 结果真的很糟糕
所以我正在尝试制作基于Keras RetinaNet 和 ResNet-152 骨干网的对象检测模型。我已经按照每个教程解释了如何做到这一点。到目前为止，我已经训练了我的模型，我的损失是 0.81，我认为这是一个很好的结果。
这是我在标签 img 中所做的边界框过程的示例
但不知何故，当我试图预测新图像（4张图像）的结果时，结果真的很奇怪，这是每个图像的结果
我在创建数据集时做错了吗？因为我只调整了一些代码，比如
- 我评论“setup_gpu（gpu）”命令
- 我在train.py参数部分将默认主干从“resnet50”更改为“resnet152”
对于代码，我使用了https://github.com/fizyr/keras-retinanet
编辑 ：
这些是我尝试使用自己的训练数据进行预测时的示例。虽然其中一个是正确的，但是置信度分数很低，甚至没有达到 0.5。
python - 推理过程中“列出超出范围错误的索引”（本周出现）
我在 colab 上使用相同的笔记本已经两个多月了，具有相同的权重和依赖项。本周它开始给我错误。我没有改变任何东西。它令人惊讶地开始给我错误。在加载模型时。请你帮助我好吗 ？
这是回购（Fizyr_Keras_retinanet）：https ://github.com/fizyr/keras-retinanet 在此处输入图像描述
tensorflow2.0 - 使用自定义数据库训练/评估 RetinaNet 的 JSON 验证文件需要哪些字段？
我在 tensorflow 对象检测 API 文档中找不到该信息。
python - 训练 RetinaNet 也会训练主干（ResNet）吗？
在做我的深度学习项目时，我遇到了一个关于培训的问题。
当我将 ResNet 用于主干网络并将 RetinaNet 用于模型时，我编写了代码来首先训练 ResNet 并获取权重以放入 RetinaNet。
那时我有一个问题，如果 RetinaNet 使用非预训练的 ResNet 作为主干，训练 RetinaNet 也会训练 ResNet？
我的英语可能是连线的，但问题的关键是用未预训练的 ResNet 训练 ResinaNet 是否也会训练 ResNet？
tensorflow - ImportError：没有名为 tensorflow [Retinanet] 的模块
我正在尝试运行训练命令（keras_retinanet/bin/train.py --tensorboard-dir ~/RetinanetTutorial/TrainingOutput --snapshot-path ~/RetinanetTutorial/TrainingOutput/snapshots --random-transform --steps 100 pascal ~ /RetinanetTutorial/PlumsVOC) 本教程的 Keras Retinanet ( https://github.com/jaspereb/Retinanet-Tutorial )，但得到以下错误：
Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“keras_retinanet/bin/train.py”，第 24 行，从 tensorflow 导入 keras ImportError：没有名为 tensorflow 的模块
我在 linux debian OS 上运行它并安装了 Tensorflow 2.3 版和 python3。检查终端上的 Tensorflow 版本工作正常，并且也列在 pip 列表中，但是当我运行上述命令时，我得到了错误。
python - TypeError：类型对象为关键字参数“训练”获得了多个值，但未解决降级 keras==2.3.1
尝试使用 imageai 库和下载的预训练模型 Resnet50 实现基本的对象检测。我收到此错误
即使在将 Keras 降级到 2.3.1 并尝试以另一种方式调整 Keras 和 tensorflow 的版本之后。代码是：
错误：
python - 如何使用自定义数据集运行 Keras Retinanet 对象检测代码示例？
我正在尝试从源代码实现 Keras Retinanet 示例：
https://keras.io/examples/vision/retinanet/
而且我确实让示例与 COCO 数据集完美运行。现在我想使用我自己的自定义对象检测数据集运行该示例。在网上做了几天的研究后，我仍然不清楚，我需要如何编辑示例代码以使用我自己的数据集（即一组 .jpg 图像 + 注释 .xml 文件标签图像）。
我怀疑我需要熟悉tensorflow_dataset-library吗？我的猜测是代码中的这一部分是我应该为我自己的数据集进行自定义的地方：
https://keras.io/examples/vision/retinanet/#load-the-coco2017-dataset-using-tensorflow-datasets
为了让 Keras Retinanet 对象检测示例与我自己的数据集一起工作，有什么建议或好的参考资料值得研究吗？