我想使用转换为 tflite 的模型执行对象检测

Question

我刚刚从 TensorHub 下载了一个模型并将其转换为 TFlite。 我试图使用转换后的模型进行对象检测，但它根本不起作用。 由于它不起作用，我想知道我是否一开始就错误地转换了模型。 下面的流程有问题吗？

1. 从 TensorFlowHub 下载模型
2. 解压下载的模型（我使用tar -zxvf model.tar.gz来解压）
3. 转换模型 以下用于转换模型

import tensorflow as tf

saved_model_dir = 'model_directory'
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)

# In some cases the following code was also used
# converter.target_spec.supported_ops = [
# tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS, # enable TensorFlow Lite ops.
# tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS # enable TensorFlow ops.
# ]

tflite_model = converter.convert()

# save the model.
with open('faster-rcnn-1024-test2.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model)
  f.write(tflite_model)

tflite 文件已输出，没有任何错误。 但是，该文件不允许进行良好的对象检测（它首先无法处理错误）。

Answer 1

我认为你需要先将其转换为冻结图（.pb），然后再将其转换为.tflite。