Tensorflow框架下SSD算法的样例测试遇到的问题及成功运行!

本文详细介绍了如何在SSD-TensorFlow项目中部署预训练的SSD模型,并使用自定义图片进行目标检测。主要包括下载模型文件、配置路径、运行notebook等步骤。同时解决了部署过程中可能出现的问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

主要参考博客:https://blog.youkuaiyun.com/yexiaogu1104/article/details/77415990

步骤同上述博客:

1. 下载模型ssd_300_vgg,存放在SSD-Tensorflow-master/checkpoints/这个目录下 
2. 打开终端,在主目录 SSD-Tensorflow-master 下,运行cd notebooks/进入noteboo目录,运行 jupyter-notebook进入http://localhost:8892/tree服务器,打开 ssd_notebook.ipynb.ipynb文件 
3. 配置一些路径:第4个cell中from notebooks import visualization改成import notebooks,不改的话目录结构不对,会报错 
4. 使用自己的图片,改变path = '../demo/'成自己的图片所在路径 

5. 从头到尾运行所有cell即可。


遇到的问题及解决办法:

1.cell6 一直是In[*]的状态,这就会导致最后一个cell出现

NameError: name 'ssd_anchors' is not defined 

的错误;

2.路径问题:ckpt_filename = '../checkpoints/VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.ckpt',这样就OK,但是有关键问题:一定要把下载的ssd_300_vgg放置到步骤二中的目录下,注意不是文件夹,是里面的两个文件!!!!!!!!!

3.使用自己的样本:可以将要测试的图片拷到demo文件夹下,注意更改最后一个cell中的代码就行,如图:


-1 代表的是最后一张图,可以更改数字测试任意张图!



自己下的图片测试结果直接上图:


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