LSTM对象检测张量流

Question

长话短说：

如何为Tensorflow Master github实现的lstm对象检测再训练准备数据。

很长的故事：

大家好，我最近发现基于本文实现了一个lstm对象检测算法：http : //openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Liu_Mobile_Video_Object_CVPR_2018_paper.pdf

在tensorflow模型主github存储库（https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/lstm_object_detection）

我想在自己的数据集上重新训练此实现，以评估对其他算法（如SSD）的lstm改进。但是我一直在努力为培训准备数据。我尝试了作者的配置文件，并尝试准备类似于object-detection-api的数据，并且还尝试使用与inputs / seq_dataset_builder_test.py或inputs / tf_sequence_example_decoder_test.py相同的过程。遗憾的是，github自述文件未提供任何信息。有人在github存储库（https://github.com/tensorflow/models/issues/5869），但作者尚未提供有用的答案。我试图在一个月前通过电子邮件与作者联系，但没有得到回应。我也搜索了互联网，但没有找到解决方案。因此，我拼命给你写信！

有谁可以解释如何为再培训准备数据以及如何实际进行再培训。

感谢您的阅读，非常感谢您的帮助！

Answer 1

如果您的错误消息与 github 问题中的错误消息相同，则问题在于您没有安装所有必要的库。

https://pypi.org/project/google3/

理想情况下，他们应该提供一个requirements.txt 文件来安装所有内容，但他们似乎没有。这里可以给出另一种可能性：

https://github.com/tensorflow/models/issues/2576

并且您必须更改一些代码以指向内部 g3 文件夹。