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@lucky-xu-1994 你好，你这个搞定了嘛？我发现找不到模型的输入输出节点
可以加qq或微信吗？qq:843783062 微信：tk-conquer
@lucky-xu-1994 然后我就很迷惑
``` import tensorflow as tf import os model_dir = './out/' ckpt='F:/SSD/SSD-Tensorflow/train_model/model.ckpt-750' with tf.Session() as sess: saver = tf.train.import_meta_graph(ckpt +'.meta', clear_devices=True) graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def(add_shapes=True) node_list = [n.name for n in graph_def.node]...
你好，我又来麻烦你了，哈哈，我找到的是六个特征图的输出节点，每个特征图输出一个分类和位置回归，例如：第一个特征图是“ssd_512_vgg/softmax/Softmax”(分类),"ssd_512_vgg/block4_box/Reshape"（位置回归），要是想得到最终的结果，需要将所有层的输出综合一起做非极大值抑制，具体可以参考工程文件中的notebooks/ssd_notebook.ipynb， 输入节点是一个队列输入，如果想要方便测试单张图片，可以在冻结模型时通过输入占位符进行冻结。 根据你之前说的，我现在也是得到了输入输出节点，现在是我想弄成可以发布服务的那种，那模型的输出就得是做过后处理的，请问一下如果将所有层的输出综合一起做非极大值抑制，我看了下那个推理文件，这个好像是得到6个输出节点后再进行后处理
@Mebigger 你好，请问你那个结果展示图是博主给的测试脚本吗？我也是想显示以下测试图片的品牌，谢谢
@woshiwoyali ，你好，请问你解决了这个问题吗？
@CaptainEven 好的，谢谢
do you solve it ? i met the problem too