官方教程

背景

opencv 要使用 TensorFlow object_detection 自定义数据集训练后的模型

方法

opencv 提供了 load TensorFlow model 的方法

retval = cv.dnn.readNetFromTensorflow(bufferModel, bufferConfig)

• 其中 bufferModel 可以使用 TensorFlow models object_detection 内的 export_inference_graph.py 导出

python export_inference_graph.py \
--input_type image_tensor \
--pipeline_config_path data/ssd_mobilenet_v1.config  \
--trained_checkpoint_prefix training/model.ckpt-***  \
--output_directory output_inference_graph

• bufferConfig 则需要使用 opencv/samples/dnn 内的 tf_text_graph_ssd.py 导出

 python tf_text_graph_ssd.py \
--input /path/to/model.pb \
--config /path/to/example.config \
--output /path/to/graph.pbtx