faster rcnn训练完没有输出文件

如果你使用Faster R-CNN进行训练，但没有输出文件，可能会有几个原因：

1. 训练期间出现错误：在训练期间，可能会出现错误，导致训练过程中断。如果这种情况发生，你需要检查错误信息，确定原因并解决问题。如果你没有保存训练过程中的checkpoint，那么你将无法恢复训练。

2. 参数设置不正确：如果你在训练过程中没有正确设置参数，那么你可能无法得到输出文件。你需要确保你正确设置了模型、数据集、batch size等参数。

3. 保存路径设置错误：如果你没有正确设置保存路径，那么你可能无法找到训练后的输出文件。你需要确保保存路径正确，并检查输出文件是否存在。

如果你无法确定问题所在，建议你查看训练日志，以了解训练过程中发生了什么。如果你仍然无法解决问题，可以考虑在训练过程中加入调试输出，以帮助你了解问题所在。

相关问题

faster rcnn在TensorFlow框架下训练完没有输出文件

如果您在TensorFlow框架下训练faster rcnn模型，但是没有输出文件，可能是因为您没有将训练好的模型进行保存。在TensorFlow中，您需要使用Saver对象来保存训练好的模型。以下是一个示例代码片段，展示了如何使用Saver来保存训练好的模型：

import tensorflow as tf

# 创建一个 TensorFlow Graph
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    # 定义模型
    # ...
    # 定义 Saver
    saver = tf.train.Saver()

# 创建一个 TensorFlow Session
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    # 训练模型
    # ...
    # 保存训练好的模型
    saver.save(sess, '/path/to/model.ckpt')

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个TensorFlow Graph，定义了模型和Saver对象。然后我们创建了一个TensorFlow Session，并在其中训练模型。最后，我们调用Saver的save()方法来保存训练好的模型。您需要将模型保存到指定的文件路径中。保存的模型文件通常包括三个文件：.ckpt.meta、.ckpt.index和.ckpt.data。这三个文件包含了TensorFlow Graph的结构和参数。

如果您已经训练好了模型，但是没有保存模型，那么您需要重新训练模型并保存。如果您已经保存了模型，但是无法找到输出文件，那么请检查您的代码，确保正确地加载了保存的模型，并且正确地执行了模型的预测或评估操作。

有将faster rcnn训练出来的权重文件用于yolov5检测的代码吗

用于Faster R-CNN的训练权重文件不能直接用于YOLOv5检测。这是因为Faster R-CNN和YOLOv5是不同的目标检测框架，它们的网络结构和输入输出格式都不同。

如果你想要用YOLOv5进行目标检测，你需要使用YOLOv5的权重文件进行训练或者使用开源的预训练权重文件。如果你已经用Faster R-CNN训练好了模型，你可以尝试将数据集转换为YOLOv5所需要的格式，然后用YOLOv5训练模型。但需要注意的是，转换格式时需要注意输入输出的维度顺序，以及标注文件的格式要与YOLOv5要求的格式一致。

总之，尽管这两种模型都是目标检测模型，但它们的训练和使用方式是不同的，不能直接将训练好的模型权重文件通用。