gxqnba
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> When I execute image_demo.py at the beginning, it occurs error like this: > > TypeError: Using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed. Use `if t is...
> 我也遇到了，我用的tensorflow2.0.0,按照up主的requirement.txt更新了tensorflow版本就行了 请问你安装的tensorflow是哪个版本的啊？
> 可以 可是我在转换faster rcnn r50 fpn训练的模型 遇到了问题， paddlepaddle 版本 2.2.2 paddledetection 2.4 输入命令： paddle2onnx --model_dir inference_model/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco \ --model_filename model.pdmodel \ --params_filename model.pdiparams \ --save_file model.onnx --enable_onnx_checker True \ --enable_dev_version True...
> 1. 安装github上paddle2onnx的代码 > 2. 转换时将--enable_dev_version设为False > > PaddleDetection在export_model的时候，需在配置文件中添加export_onnx: True 我按照您的指导，进行了如下操作 1、安装github上paddle2onnx的代码 git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX.git cd Paddle2ONNX python setup.py install 最终安装的paddle2onnx版本为0.9.3 2. 转换时将--enable_dev_version设为False paddle2onnx --model_dir ./ \ --model_filename model.pdmodel \...
> 前三条提示忽略。 第四条提示表示导出的模型在部署预测时，只能支持单张图片的输入进行预测 我将导出的model.onnx放到netron中查看，其输入有三个，其中scale_factor是啥意思啊？还有输出有两个，concat_6.tmp_0 是[N,6]表示N个输出结果，每个结果包含4个坐标和两个种类概率吗？（我任务前景就两类） 那么tmp_42是啥意思啊？ 
> 模型的输入输出含义请咨询PaddleDetection @gxqnba 好的，非常感谢！
> 你的图像是什么格式的？ 我有两张图像，一张是RGB图像，另一张是RGB对应的DEM（数字高程模型）图像，单通道的，我想把这两种图像合并成4通道的图像作为网络的输入
> 可以支持，但官方提供的预训练模型就没法用了； 因为那些模型都是在3通道的基础上，训练出来的 那么训练四通道的图像和rgb图像的配置一样吗？还是得自己摸索修改源码