mobileNet-SSD-keras的error解决

最新推荐文章于 2023-01-06 17:23:52 发布

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本文介绍了在使用BeautifulSoup解析XML数据时遇到的NameError错误及解决方案，随后解决了FeatureNotFound错误，通过安装lxml库成功运行程序。

soup = BeautifulSoup(f, 'xml')
NameError: name 'BeautifulSoup' is not defined

打开文件，发现需要导入

from bs4 import BeautifulSoup

这是解析数据集需要的。然后

pip install bs4

但是出现新的错误：

bs4.FeatureNotFound: Couldn't find a tree builder with the features you requested: xml. Do you need to install a parser library?

再安装lxml

pip install lxml

现在可以运行了。

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OpenCV-Python实战（23）——将OpenCV计算机视觉项目部署到云端

盼小辉丶的博客

03-24

1万+

在本文中，我们学习使用 OpenCV、Keras 和 Flask 开发 Web 计算机视觉和 Web 深度学习应用程序，此外，我们还介绍了如何使用提供 Web 托管功能的 PythonAnywhere 将 Flask 应用程序部署到云端，从而实现 OpenCV 深度学习计算器视觉应用程序在广域网中的访问。

【第19篇】SSD论文翻译和代码汇总

m0_47867638的博客

05-24

9381

我们提出了一种使用单个深度神经网络来检测图像中的目标的方法。我们的方法命名为SSD，将边界框的输出空间离散化为不同长宽比的一组默认框和并缩放每个特征映射的位置。在预测时，网络会在每个默认框中为每个目标类别的出现生成分数，并对框进行调整以更好地匹配目标形状。此外，网络还结合了不同分辨率的多个特征映射的预测，自然地处理各种尺寸的目标。相对于需要目标提出的方法，SSD非常简单，因为它完全消除了提出生成和随后的像素或特征重新采样阶段，并将所有计算封装到单个网络中。

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mobilenet-ssd-keras:这是一个mobilenet-ssd-keras的源码，可以用于训练自己的轻量级ssd模型

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Mobilenet-SSD：轻量级目标检测模型在Keras当中的实现 2021年2月8日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的map一般可以得到提升。目录性能情况训练数据集权值文件名称测试数据集输入图片大小 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5 VOC07+12 VOC-Test07 300x300 - 71.86 论文版本的Mobilenet-SSD 原版的Mobilenet-ssd不利用38x38的特征层进行回归预测和分类预测，于是我重新弄了一个库，地址如下：所需环境 tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.1.5 文件下载训练所需的mobilenet_ssd_weights可以在百度云下载。链接: 提取码: nvsd VOC数据集下载地址如下： VOC2007+2012训练集链接:

python报错defined_python爬虫运行报错 NameError: name 'BeautiflSoup' is not defined

weixin_39711867的博客

11-29

1879

源自：-python爬虫运行报错 NameError: name 'BeautiflSoup' is not defined源代码：#coding:gbkfrombs4importBeautifulSoupimportrequestsif__name__=='__main__':target='http://www.biquge.com.tw/11_11850/7644114....

初见Python的第三方模块BeautifulSoup

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初见Python的第三方模块BeautifulSoup 中文版官方文档安装BeautifulSoup。 $ pip install beautifulsoup4 Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间. 解析器Beaut

NameError: name ‘xxx‘ is not defined问题总结

le000426的博客

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最近在使用python写实验遇到这个问题： NameError: name ‘xxx’ is not defined 在学习python或者在使用python的过程中这个问题大家肯定都遇到过，在这里我就这个问题总结以下几种情况：错误NameError: name ‘xxx’ is not defined总结情况一：要加双引号（" "）或者（’ '）而没加情况二：字符缩进格式的问题情况三：if __name__=='__main__' : 没有和class类进行对齐情况四：NameError: na

Python数学建模问题总结(1)NameError: name ‘xxx‘ is not defined

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情况八：两个.py文件的函数或类调用问题(一个.py文件要调用另一个.py文件中的函数或者类时，需要添加该代码文件所在路径，否则会报“NameError: name ‘XXX’ is not defined”的错误)。情况五：NameError: name 'module模块' is not defined；情况六：NameError: name 'reload' is not defined；情况四：NameError: name 'file' is not defined；情况七：全局变量的问题；

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[MobileNetV2-SSD vs YOLO-Nano实测报告：轻量级目标检测模型在ESP32上的5项性能对比](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/fece2a8d5dfb4f8b92c4918d163fc294.png?x-oss-process=image/resize,s_500,m_lf...

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实验室的项目需要用到Firefly的AIO-3399 ProC开发板，该型号开发板集成了硬件加速芯片NPU（神经网络加速单元），经tensorflow、PyTorch等训练好的模型可用官方提供的RKNN Toolkit工具转换为.rknn格式的模型，运行在开发板上利用NPU进行对数据的后向推理加速处理。RKNN Toolkit开发套件安装繁琐，前前后后折腾了一周的时间才算部署成功，故记录下部署过程及遇到的问题，以供自己和各位参考。

揭秘TensorFlow Lite量化原理：Post-Training Quantization全流程6步落地指南

!...# 1. TensorFlow Lite量化技术概述在移动和边缘设备上高效部署深度学习模型，已成为AI落地的关键挑战。TensorFlow Lite（TFLite）通过模型量化技术，在显著压缩模型体积的同时提升推理速度，成为轻量

Python函数调用出现NameError: name ‘xxx‘ is not defined的解决办法

风的博客

04-25

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原因：函数里用的是局部变量，从而函数调用结束后会被销毁。如果不声明是全局变量，那么就会报错：（注意灰色字体注释的地方） def load_data(): from keras.datasets import mnist # global train_image, train_lable , test_image, test_lable (train_image, train_lable), (test_image, test_lable) = mnist.load_data.

BeautifulSoup 学习日记

zhuxiaobo09的专栏

07-31

222

2018.7.31 参考文章实验：https://blog.youkuaiyun.com/kikaylee/article/details/56841789 from bs4 import BeautifulSoup url='http://www.baidu.com' resp=urllib2.urlopen(url) html=resp.read() bs=BeautifulSoup(html)...

nameerror:name xxx is not defined 错误，可能的原因

m0_50027019的博客

08-30

1万+

** nameerror:name xxx is not defined 错误，可能的原因之一 ** 我这是ide，一个函数的调用，然后提示没有定义然后发现函数定义在函数调用的后面，就报错了把函数定义在前面，这问题也就解决了

(Python)解决NameError: name 'XXX' is not defined的问题

最新发布

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### MobileNet SSD Implementation in Keras Tutorial and Usage #### Overview of MobileNet SSD with Keras MobileNet SSD (Single Shot MultiBox Detector) is a highly efficient object detection model that combines the lightweight architecture of MobileNets with the fast single-shot detection framework. This combination allows for real-time object detection on mobile devices while maintaining reasonable accuracy levels[^1]. #### Key Components of MobileNet SSD Model The core components include: - **Base Network**: Utilizes MobileNet as the backbone feature extractor. - **Detection Layers**: Adds several convolutional layers on top of MobileNet to predict bounding boxes and class scores. #### Installation Requirements To implement MobileNet SSD using Keras, ensure these dependencies are installed: ```bash pip install tensorflow keras opencv-python h5py numpy matplotlib ``` #### Loading Pre-trained Weights For convenience, pre-trained weights can be loaded directly from public repositories or trained models available online. Here’s how one might load such a model: ```python from keras.models import load_model model_path = 'path_to_mobilenet_ssd_weights.hdf5' ssd_model = load_model(model_path) ``` #### Data Preparation Data preparation involves converting images into tensors suitable for feeding into the network. For instance: ```python import cv2 import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = cv2.imread(image_path) resized_img = cv2.resize(img, (300, 300)) input_data = np.array(resized_img).astype('float32') input_data -= [123, 117, 104] # Mean subtraction based on ImageNet statistics input_data = np.expand_dims(input_data, axis=0) return input_data ``` #### Performing Inference Once everything is set up, performing inference becomes straightforward: ```python input_tensor = preprocess_image('example.jpg') predictions = ssd_model.predict(input_tensor) for pred in predictions[0]: confidence = pred[-1] if confidence >= 0.5: # Confidence threshold label_id = int(pred[-2]) box_coords = pred[:4] * [width, height, width, height] print(f'Detected {label_id} at coordinates {box_coords}') ``` --related questions-- 1. How does MobileNet differ from other CNN architectures used in object detection? 2. What optimizations techniques exist specifically for deploying MobileNet SSD on edge devices? 3. Can you provide an example of fine-tuning a pre-trained MobileNet SSD model on custom datasets within Keras? 4. Are there any specific considerations when choosing between TensorFlow and PyTorch implementations of MobileNet SSD?