私が使用しobject_detectionをtensorflowモデルリポジトリから。
非常に具体的な画像を使用して、独自のデータセットでトレーニングしたいと考えています。私が持っている画像には特定のサイズがなく、大きく異なります。
私が得るエラーは次のとおりです。
InvalidArgumentError (see above for traceback): ConcatOp : Dimensions of inputs should match: shape[0] = [1,1446,1024,3] vs. shape[1] = [1,1449,1024,3]
[[Node: concat_1 = ConcatV2[N=8, T=DT_FLOAT, Tidx=DT_INT32, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"](Preprocessor/sub, Preprocessor_1/sub, Preprocessor_2/sub, Preprocessor_3/sub, Preprocessor_4/sub, Preprocessor_5/sub, Preprocessor_6/sub, Preprocessor_7/sub, concat_1/axis)]]
[[Node: MultiClassNonMaxSuppression_1/Equal/_3597 = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_17245_MultiClassNonMaxSuppression_1/Equal", tensor_type=DT_BOOL, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"]()]]
完全な出力はpastebin にあります。
以下は私が使用した構成です。
# Faster R-CNN with Resnet-50 (v1), configured for Oxford-IIT Pets Dataset.
# Users should configure the fine_tune_checkpoint field in the train config as
# well as the label_map_path and input_path fields in the train_input_reader and
# eval_input_reader. Search for "PATH_TO_BE_CONFIGURED" to find the fields that
# should be configured.
model {
faster_rcnn {
num_classes: 16
image_resizer {
keep_aspect_ratio_resizer {
min_dimension: 600
max_dimension: 1024
}
}
feature_extractor {
type: 'faster_rcnn_resnet50'
first_stage_features_stride: 16
}
first_stage_anchor_generator {
grid_anchor_generator {
scales: [0.25, 0.5, 1.0, 2.0]
aspect_ratios: [0.5, 1.0, 2.0]
height_stride: 16
width_stride: 16
}
}
first_stage_box_predictor_conv_hyperparams {
op: CONV
regularizer {
l2_regularizer {
weight: 0.0
}
}
initializer {
truncated_normal_initializer {
stddev: 0.01
}
}
}
first_stage_nms_score_threshold: 0.0
first_stage_nms_iou_threshold: 0.7
first_stage_max_proposals: 300
first_stage_localization_loss_weight: 2.0
first_stage_objectness_loss_weight: 1.0
initial_crop_size: 14
maxpool_kernel_size: 2
maxpool_stride: 2
second_stage_box_predictor {
mask_rcnn_box_predictor {
use_dropout: false
dropout_keep_probability: 1.0
fc_hyperparams {
op: FC
regularizer {
l2_regularizer {
weight: 0.0
}
}
initializer {
variance_scaling_initializer {
factor: 1.0
uniform: true
mode: FAN_AVG
}
}
}
}
}
second_stage_post_processing {
batch_non_max_suppression {
score_threshold: 0.0
iou_threshold: 0.6
max_detections_per_class: 100
max_total_detections: 300
}
score_converter: SOFTMAX
}
second_stage_localization_loss_weight: 2.0
second_stage_classification_loss_weight: 1.0
}
}
train_config: {
batch_size: 8
optimizer {
momentum_optimizer: {
learning_rate: {
manual_step_learning_rate {
initial_learning_rate: 0.0003
schedule {
step: 0
learning_rate: .0003
}
schedule {
step: 900000
learning_rate: .00003
}
schedule {
step: 1200000
learning_rate: .000003
}
}
}
momentum_optimizer_value: 0.9
}
use_moving_average: false
}
gradient_clipping_by_norm: 10.0
data_augmentation_options {
random_horizontal_flip {
}
}
}
train_input_reader: {
tf_record_input_reader {
input_path: "train.record"
}
label_map_path: "label_map.pbtxt"
}
eval_config: {
num_examples: 200
}
eval_input_reader: {
tf_record_input_reader {
input_path: "val.record"
}
label_map_path: "label_map.pbtxt"
}
質問 1 : 検出 API は入力画像に特定のサイズを必要としますか?
質問 2 : このエラーが発生する理由は何ですか? エラーを修正するにはどうすればよいですか?
私がすでに試したことは、すべての画像に 1024px と 500px の幅を与えることです。
私が取った手順:
1 つの Nvidia GPU を備えた Ubuntu 16.04 で python 3.5.2 を使用しています。
batch_size を 1 に変更することで問題を解決しました。
問題は、テンソルのサイズが画像ごとに異なることです。同じサイズの画像がある場合は、batch_size を高く設定できます。そうではないので、batch_size を 1 に設定する必要があります。
したがって、その答えは、batch_size が 1 である限り、API はさまざまなディメンションを処理できるということです。
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