.pbtxt file for ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320

Question

对不起，我是用Tensorflow 2.0制作模型的新手。

我正在尝试使用Tensorflow 2.0 Object Detection Zoo的预训练模型：ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320来训练模型。我正在学习一个使用.pbtxt文件作为模型的教程，我不确定如何获得它，因为模型只有.pb文件。

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf2_detection_zoo.md这是链接。我计划为我的型号使用SSD MobileNet v2 320x320。

基本上，我的问题是：我如何在pipeline.config文件中获得一个.pbtxt文件，或者我是否可以为label_map_path添加其他内容？

train_input_reader｛

label_map_path："PATH"；

tf_record_put_reader｛

input_path："；PATH"；

}

}

Answer 1

您必须创建；pbtxt"；文件，基于您试图训练对象检测模型的内容。pbtxt文件的格式为：

item {
id: 1
name: 'class name 1'
}
item {
id: 2
name: 'class name 2'
}

例如，如果您正在训练对象检测模型来检测猫和狗。您的label_map.pbxt文件将如下所示。

item {
id: 1
name: 'cat'
}
item {
id: 2
name: 'dog'
}

注意：这个名称应该与您在标记图像时为类别指定的名称完全匹配。即使用labelImg软件进行标记。

有关使用Tensorflow对象检测API的完整指南。参见此处

创建label_map.ptxt文件后，您只需在pipeline.pbtxt.中指定文件的路径即可

train_input_reader {
label_map_path: "PATH_TO_LABEL_MAP_FOLDER/label_map.pbtxt"
tf_record_input_reader {
input_path: "PATH"
}
}