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我一直在使用 Google Colab 在 Keras 库上训练一个 Yolo 模型。我在我的驱动器中创建了大约 250 MB 的模型检查点。我不断删除h5文件以腾出空间；但是，现在我的 GDrive 似乎已满，而我实际使用了 15 GB 中的大约 3 GB。我已经从 Colab 卸载了 Gdrive，但问题仍然存在。你觉得哪里出了问题？

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：

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：

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：

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：

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！

我使用Roboflow 的教程创建了一个对象检测模型，并保存了所有权重。我遇到的一个问题是将它部署在 Google Colaboratory 中。我已经更改了一些代码，但它似乎不起作用。简而言之，模型是经过训练的。

如何在另一个 Google Colaboratory 中使用该模型？我已经将整个暗网文件夹下载到环境中，直接下载，一些绘图功能，然后运行：

接着

只为得到：

/bin/bash: ./darknet: 权限被拒绝

有什么建议么？

这些天我一直在玩 Tensorflow Object Detection API 2(TF OD 2)，我使用的是 git head commit ce3b7227。我的目标是通过使用 TensorFlow 2 Model Zoo 中现有的 DL 架构为我的自定义数据集找到最合适的模型。我已经使用Roboflow的以下教程生成了我的 TF 记录，并且我一直在使用我的笔记本电脑和 Google Colab 在 GPU 模式下对其进行训练。

我发现了这个令人惊叹的 Roboflow 的 Colab Notebook，虽然我尝试使用models/research/object_detection/model_main_tf2.py用我的数据集重现相同的步骤，但对我来说不幸的是，训练脚本总是在它开始之前结束迭代。它没有显示任何 Python 错误，并且像往常一样显示一些警告。完整的输出在我的Colab Notebook中

我正在使用以下命令微调模型。

这是我的 pipeline.config 文件

这就是我的模型目录的样子。

我已经使用 TF v1 和 v2 API 将我的数据集转换为 TFRecord。此外，我一直在玩不同的训练参数，但没有运气。为了检查我的数据集，以防我错误地生成了它，我尝试了另一个数据集，基本的Raccoon 数据集，但我得到了相同的结果。

感谢您的关注。

这是一个关于训练 ML 模型来检测卡片的更通用的问题。

这些卡片是儿童游戏，有 4 种不同的颜色、数字和符号。我不需要检测颜色，只需检测卡片的值（又名符号）。

我尝试用我的 iPhone 为每张卡片拍照，使用 RectLabel 在左上角的符号周围绘制矩形（卡片的右下角也有一个倒置的符号，我没有将这些标记为它们将在检测过程中被隐藏）。我裁剪了图像，因此只有卡片可见，没有周围环境。

然后我将我的图像上传到 app.roboflow.ai 并让它们发挥作用（使用自动定向、调整为 416x416、灰度、自动调整对比度、旋转、剪切、模糊和噪声）。

这给了我另一组图像，我用这些图像用 Apple 的 CreateML 训练我的模型。

但是，当我在我的应用程序中使用该模型时（我正在使用 Apple 的早餐查找器演示），未检测到卡片值 - 嗯，有时它可以工作，但仅在与手机有一定距离的情况下，并且标签是倒置或侧身。

我的猜测是这是因为我的图像没有按照应有的方式拍摄？

关于我必须如何设置整个事情以便我的模型得到良好训练的任何提示？

我正在尝试使用 Tensorflow 2.0 对象检测来训练更快的 r-cnn 模型，但是我在 0.01 时得到了极低的 mAP。

我查看了 Tensorboard 中的训练图像，但训练图像看起来没有正确加载，或者我在配置文件中做错了什么。. 我正在学习使用 Hardhat 示例数据集的 RoboFlow 教程。这是我的 colab 笔记本（https://colab.research.google.com/drive/1cjHpLYq8NAEce36mJGGg0Lec31wSdtF9?usp=sharing）。

上图显示了已在 Tensorboard 中加载的训练数据集中使用的图像，下图是原始图像。

我对此完全陌生，我不确定我哪里出错了。下面是我正在使用的配置文件。

先感谢您 ！

我将模型训练为： https ://www.google.com.au/amp/s/blog.roboflow.com/training-a-tensorflow-object-detection-model-with-a-custom-dataset/amp/ 并将其转换为 tflite。然后我尝试将 AI 模型放入一个 android APP 中。我跟着： https://developers.google.com/ml-kit/vision/object-detection/custom-models/android?fbclid=IwAR07uNgzQ2c5PTp13TiPVeKGQsXaJnJR9jzyvtviXCRegFFJlM-_G799TlY 将位图转换为 InputImage 对象。并进行所有配置。我转换了图像，然后加载模型尝试打印结果：

但我得到了错误：

“无法初始化检测器。输出索引 0 的维度数量异常：获得 3D，预期为 2D。”

你对这个问题有什么想法吗？如果您能给我一些解决方案，非常感谢。

完整的错误：

错误：tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: assertion failed: [[0.956730783]] [[0.896634638]] [[{{node Assert/AssertGuard/else/_25/Assert/AssertGuard/Assert}}]] [[MultiDeviceIteratorGetNextFromShard]] [[RemoteCall]]

我正在使用来自 RoboFlow 的车辆数据，我通过 TensorFlow 的官方脚本将其 PASCAL VOC XML 格式转换为 TFRecords，每次我使用我的数据时，都会出现此错误，但如果使用 RoboFlow 直接给你的那些，则错误不会出现一点也不。TensorFlow 问题上已经报告了一个类似的错误，但它已关闭，我尝试了该解决方案，但它对我不起作用，这涉及确保我所有的标签高度和宽度值都是正数

我正在使用 google colab 来检测 Yolo 的对象。

在训练自定义 YOLOv4 检测器的步骤中，我有这个错误

CUDA 状态错误：文件：./src/blas_kernels.cu：（）：行：841：构建时间：2020 年 11 月 26 日-16:49:52

CUDA 错误：没有可在设备上执行的内核映像 CUDA 错误：没有可在设备上执行的内核映像：文件存在暗网：./src/utils.c:325：错误：断言“0”失败。

你能帮我吗

我正在从 Roboflow 运行这个 colab：https ://colab.research.google.com/drive/1ByRi9d6_Yzu0nrEKArmLMLuMaZjYfygO#scrollTo=WgHANbxqWJPa

代码应该是原样，但最后我得到错误......

我怀疑是 TF 版本问题，但我怎么知道应该安装哪个版本的 TF？

它应该使用 TF1：

%tensorflow_version 1.x

但

!python -c '导入 keras; 打印（keras。版本）'

返回：使用 TensorFlow 后端。2.2.4

我在这里做错了什么？卸载TF并重新安装哪个版本？

感谢弗雷德