Tensorflow Objct 检测 API 错误：ValueError: ssd_mobilenet_v2 is not supported答案

【问题标题】：Tensorflow Objct detection API error: ValueError: ssd_mobilenet_v2 is not supportedTensorflow Objct 检测 API 错误：ValueError: ssd_mobilenet_v2 is not supported
【发布时间】：2021-01-28 13:51:40
【问题描述】：

我正在使用 TF 对象检测 API。我用的是TF2.4.1，python 3.6，想训练mobilenet_v2

我下载了官方SSD MobileNet v2 320x320here 从

运行训练时

/tensorflow/model/research/object_detection/model_main_tf2.py

我收到以下错误：

... 文件 “/home/base/anaconda3/envs/AIOD/lib/python3.6/site-packages/object_detection/builders/model_builder.py”，第 251 行，在 _check_feature_extractor_exists 'Tensorflow'.format(feature_extractor_type))

ValueError：不支持 ssd_mobilenet_v2。见model_builder.py 对于与不同版本兼容的特征提取器张量流

在我的 pipeline.config 文件中，特征提取器未更改为：

feature_extractor {
  type: 'ssd_mobilenet_v2'
...
      }

在... /model_builder.py 中，我发现在这种情况下检查的SSD_FEATURE_EXTRACTOR_CLASS_MAP 包括ssd_mobilenet_v2（model_builder 中的第185 行）。

之前，我遇到了一个问题，即找不到pipeline.config 文件，所以我给出了确切的位置。将pipeline.config 文件复制到tensorflow/models/own_model_Dir 使该错误消失。所以也许，我必须把我下载的模型放到一个特定的文件夹中？

问题

有谁知道如何解决这个问题？

你知道我必须把模型放在哪里吗？我是否还必须将其放入tensorflow/models 目录中？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow tensorflow2.0 object-detection-api

【解决方案1】：

解决办法是SSD_FEATURE_EXTRACTOR_CLASS_MAP在if tf_version.is_tf1():下当我使用 TF2.4.1 运行时，我不是 tf1。

为避免这种情况，请使用 TFmodel_main_tf2.py 表示）或

您在 pipeline.config 中选择了作为特征提取器例如，ssd_mobilenet_v2_keras。我仍然需要弄清楚哪个是合适的，但这将是一个灵魂，因为这个提取器在 SSD_KERAS_FEATURE_EXTRACTOR_CLASS_MAP 中，在 if tf_version.is_tf2(): 下

...我遇到了我们的问题，但这不是这个线程。

编辑：另一种解决方案是下载并使用正确的模型文件。不知怎的，我设法下载了 TF2 模型，但使用了以前下载的 TF1 文件：-S。以上都还是正确的。

【讨论】：