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Tensorflow 배치 크기를 변경할 때 객체 감지 패키지 오류가 발생했습니다.

tensorflow에 새로 릴리스 된 객체 감지 API를 사용하려고합니다. 튜토리얼에서 샘플 교육 프로그램을 사용했습니다. 즉, 애완 동물 데이터 세트에서 FRCNN-Resnet 모델을 미세 조정했습니다. 하나의 GPU 만 사용하면 일괄 처리 크기를 1보다 큰 값 (기본값은 1)으로 변경하면 항상 오류 메시지가 표시됩니다. 오류 메시지는 다음과 같습니다.

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Tensorflow 객체 감지 API, 다각형 레이블 데이터 세트 사용

저는 기계 학습의 초보자입니다. 제 데이터 세트를 사용하여 자체 객체 탐지를 시도하고 있습니다. 그러나 오브젝트가 다각형 모양의 바운드로 레이블 된 경우 더 실용적입니다. 아직 tensorflow 객체 감지 API는 경계 상자 만 허용 할 수 있습니다. 그래서 폴리곤으로 라벨링 된 데이터 세트를 받아 들일 수 있도록 API를 수정할 수 있습니까 ??

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Tensorflow 개체 검색 : 일괄 검색 방법

tensorflow detection tutorial, 을 사용하여 일괄 처리 검색을 수행하려고하지만 다음 코드는 setting an array element with a sequence. 오류를 표시합니다. # load multiple images np_images = [] for img_path in img_paths: img = Image

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오브젝트 검출 API에서 데이터 증가 : random_image_scale

오브젝트 검출 API의 데이터 기능인 특히 random_image_scale을 사용하려고합니다. 조금 파고 그 기능을 구현 (아래에 붙여 넣기)했습니다. 나는 뭔가를 놓치고 있거나 박스의 진실은 여기서 다루지 않는다? 나는 주변을 둘러 보았고 아무 것도 찾지 못했습니다. 지상 진실이 이미지에 대한 스케일링에 따라 수정되지 않는다면, 그것은 훈련 된 모델로

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Tensorflow 개체 검색 UnicodeEncodeError

pretrained faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_oid을 사용하려고합니다. 이 코드는 공식 Quick Start 노트북에서 수정되었습니다. faster_rcnn_nas_coco_2017_11_08과 같은 다른 모델을 사용하면 모든 것이 작동합니다. runfile('D:/python/tf/models-master/re

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tensorflow를 사용하여 고유 항목 10000 개를 만드는 방법은 무엇입니까? 확장 될까요?

나는 10000 개의 고유 항목 각각에 약 100 개의 이미지가있는 유스 케이스가 있습니다. 10000 세트의 모든 항목이있는 10 개의 항목이 있으며 실제 데이터를 테스트 할 때만 10 가지 항목을 알고 있습니다. 나는 지금 그들의 이름과 10 항목을 일치해야합니다. 이러한 항목을 인식하는 효율적인 방법은 무엇입니까? 교육 환경 배경 및 테스트 환경 배경

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Tensorflow 객체 탐지 모델 훈련은 <code>protobuf (3.5.0.post1)</code></p> <p>를 사용

ERROR 2017-11-23 18:39:51 -0800 service The replica worker 2 exited with a non-zero status of 1. Termination reason: Error. ERROR 2017-11-23 18:39:51 -0800 service Traceback (most recent call last): E

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CNN을 사용하여 tensorflow에서 훈련 된 모델을 사용하여 바운딩 박스로 객체를 검출하는 방법

저는 tensorflow에서 모델을 만들었 으면 90 % 이상의 정확도를 가진 CNN을 사용합니다. 정말 효과적이지만이 모델을 사용하여 내가 훈련 한 경계 상자가있는 객체를 감지하는 방법을 알지 못합니다. 내 모델에는 많은 클래스가 포함되며 클래스 이름과 연관된 레이블이 한 번 포함됩니다. 나는 SSD에 관해 어떤 식 으로든 읽었지만, 그렇게 할 수는 있지

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젠더 인식을위한 tensorflow 객체 감지 API 사용

젠더 인식을 위해 tensorflow 객체 감지 API를 사용할 수 있습니까? 나는 성인지와 탐지를 위해 SSD_mobile net을 훈련시키고 싶다. I가 변경 labelmap : item { id: 1 name: 'man' } item { id: 2 name: 'woman' } 및 num_classes = 2

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faster_rcnn 및 rfcn 모델을 사용한 교육에 필요한 메모리 양

Google의 Object Detection API를 사용하여 faster_rcnn 및 rfcn 기반 모델을 사용하여 일부 교육을 시도했지만 일부 교육 단계를 거친 후에 어떤 오류가 발생합니까? 메모리 문제라고 가정합니다. 위의 모델을 사용하여 교육을 시작하기 전에 사용 가능한 RAM 양은 얼마입니까? InvalidArgumentError (역 추적을 위해