Darkflow 在演示上准确，但在代码上不准确答案

【问题标题】：Darkflow accurate on demo but not on codeDarkflow 在演示上准确，但在代码上不准确
【发布时间】：2019-03-15 01:34:15
【问题描述】：

我用darkflow yolov2训练了我自己的模型，只训练了一个类，在终端上运行这个模型，阈值配置为0.55时，结果非常好

python3 flow --model cfg/yolov2-tiny-voc-1c.cfg --load 5250 --demo BARCELONA_WALK.mp4

然后我将 pb 和元文件上的检查点转换为在代码上使用当我像这样在代码上指定阈值时

options = {"model": "cfg/yolov2-tiny-voc-1c.cfg", 
        "pbload": "built_graph/yolov2-tiny-voc-1c.pb",
        "metaload": "built_graph/yolov2-tiny-voc-1c.meta",
        "threshold": 0.55,
        "gpu": 0.9}

它从我的图像样本中检测不到任何东西，但是当阈值为 0.5 或更低时，它检测到 280 个对象，而置信度大于 0.5 的对象则为 190 个，所以，为什么神经网络在使用时不能以相同的方式工作如果我使用相同的权重和相同的阈值，代码以及从终端运行演示时？

【问题讨论】：

标签： tensorflow machine-learning neural-network yolo darkflow

【解决方案1】：

解决了！！！在我的选项中，我不得不使用“pbLoad”和“metaLoad”而不是“pbload”和“metaload”，这太糟糕了，它没有引发任何错误，但无论如何，我在阅读这篇文章时意识到它可能是大写字母。我希望它对未来的人有所帮助！

【讨论】：