ssd_mobilenet_v2_fpnlite_640x640_coco17_tpu-8

时间: 2023-08-20 22:04:37 浏览: 127
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ssd_mobilenet_v2_fpnlite_640x640_coco17_tpu-8 是一种用于目标检测的预训练模型。它基于 MobileNetV2 架构，并使用了 Feature Pyramid Network（FPN）和 640x640 的输入分辨率。该模型是在 COCO 数据集上训练而成，可以检测出 17 种不同的目标类别。TPU-8 表示该模型在 8 个 TPU（张量处理单元）上进行了训练和优化。
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Speed: 86.3/2.2/88.4 ms inference/NMS/total per 640x640 image at batch-size 16

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img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1).copy() # BGR to RGB, to 3x640X640

这行代码对图像进行了什么操作？ 这行代码对图像进行了以下操作： 1. 将图像从三维数组 img 变为二维数组，即 img[:, :, ::-1]。这里的 "::-1" 操作表示将数组反转。所以这行代码实际上是将图像进行颜色通道反转，...

使用海思3519平台，将一张640X360的图片填充为一张640X640的图片

#define SRC_WIDTH 640 // 原始图像宽度 #define SRC_HEIGHT 360 // 原始图像高度 #define DST_WIDTH 640 // 目标图像宽度 #define DST_HEIGHT 640 // 目标图像高度 #define FILL_COLOR 255 // 填充颜色 int main()...

Generation ID: {"name":"bad_request","errors":["image: unsupported dimensions - must be 1024x576 or 576x1024 or 768x768, received 640x640"]}

根据错误信息，图像的尺寸必须是1024x576、576x1024或768x768，而您提供的图像尺寸是640x640，因此不符合要求。 如果您想使用该服务，请确保您的图像尺寸符合要求。您可以调整图像的尺寸以满足要求，然后重新尝试。...

!python train.py --img 640 --batch 50 --epochs 100 --data ../yolo_A/A.yaml --weights yolov5s.pt --nosave --cache

--img 640：输入图片的大小为 640x640 像素。 --batch 50：每个批次输入 50 张图片。 --epochs 100：训练轮数为 100。 --data ../yolo_A/A.yaml：训练集的配置文件路径。 --weights yolov5s.pt：预训练模型的权重...

代码解释 if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov7.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--no-trace', action='store_true', help='dont trace model') opt = parser.parse_args() print(opt) #check_requirements(exclude=('pycocotools', 'thop'))

默认的模型权重路径为 yolov7.pt，输入源为 inference/images，推断图片大小为 640x640 像素，目标检测置信度阈值为 0.25，NMS 重叠度阈值为 0.45。可以选择使用 GPU 或 CPU，也可以选择是否显示推断结果、是否保存...

Exception caught in handler {"worker_id": "0", "exc": "OpenCV(4.8.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/contours.cpp:195: error: (-210:Unsupported format or combination of formats) [Start]FindContours supports only CV_8UC1 images when mode != CV_RETR_FLOODFILL otherwise supports CV_32SC1 images only in function 'cvStartFindContours_Impl'\n", "traceback": "Traceback (most recent call last):\n File \"/opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py\", line 118, in serve_requests\n await self._handle_event(event)\n File \"/opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py\", line 312, in _handle_event\n entrypoint_output = self._entrypoint(self._context, event)\n File \"/opt/nuclio/main.py\", line 51, in handler\n contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)\ncv2.error: OpenCV(4.8.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/contours.cpp:195: error: (-210:Unsupported format or combination of formats) [Start]FindContours supports only CV_8UC1 images when mode != CV_RETR_FLOODFILL otherwise supports CV_32SC1 images only in function 'cvStartFindContours_Impl'\n\n"} 2023-07-16 10:23:22 /opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py:395: DeprecationWarning: There is no current event loop 2023-07-16 10:23:22 loop = asyncio.get_event_loop() 2023-07-16 10:24:38 2023-07-16 10:24:40 0: 480x640 1 car, 1 truck, 82.9ms 2023-07-16 10:24:40 Speed: 16.6ms preprocess, 82.9ms inference, 24.2ms postprocess per image at shape (1, 3, 480, 640)

mask_binary = mask_binary.astype(np.uint8) # 将掩码二值图像转换为 np.uint8 类型 添加这行代码后，再次运行程序，看看是否能够解决问题。如果问题仍然存在，请确保 mask_binary 是一个正确的二值图像，...
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