我的目标是使用迁移学习用我自己的数据（边界框）训练对象检测模型，并将模型转换为 tflite 格式。
我之前使用 Tensorflow 对象检测 API 做过这件事，这很棒，因为它提供了多种用于迁移学习的模型。但 API 不再维护，我想使用“最新”的东西。
所以我检查了 TensorFlow 页面并找到了 this 教程，但它再次使用了对象检测 API，如前所述，该 API 已被弃用。
我还发现本教程使用 TensorFlow Lite Model Maker 库，因此我尝试了链接的 Collab，但我什至没有通过 pip-install，因为存在一些关于不同软件包所需版本的错误（我们这里谈论的是官方教程协作！我在我的电脑上使用代码时遇到了同样的错误）。
然后有 MediaPipe 和 本教程 当我运行协作时，我收到警告。
“TensorFlow Addons (TFA) 已结束新功能的开发和引入。 TFA 已进入最低限度的维护和发布模式，直至计划于 2024 年 5 月结束生命周期。”
再次，某种死胡同。当我尝试在我的 PC 上运行它时，我在导入 mediapipe_model_maker 的部分时遇到了一些问题。
说实话，现在我已经没有什么想法了。我“只是”寻找一种将迁移学习与对象检测模型（尤其是像 Mobilenet、EfficientDet 这样的小型模型）结合使用的方法。 Tensorflow 对象检测 API 真的没有有价值的继承者吗？我错过了什么吗？一些我没有找到的新 API，一些我不知道的包？我很感激任何提示！
我是 ML/AI 领域的新手，我也在寻找诸如如何使用预训练模型来训练我的自定义数据集之类的选项。 我试图遵循 Tensorflow 对象检测 API，但仍然喜欢在安装时遇到很多问题。有没有办法可以直接在 colab 上使用模型？