@水擊長(zhǎng)空 一個(gè)是我把mobilenetv2 ssd縮放系數(shù)改成了你說的0.25，原先還能完美檢測(cè)到目標(biāo)，縮放后，模型雖然下降到1.2m大小，但是徹底檢測(cè)不到目標(biāo)了。。。哎。其次按你說的運(yùn)行python tflite_convert.py 這個(gè)在--inference_type=float時(shí)轉(zhuǎn)換和輸出都沒問題，但是設(shè)定參數(shù)--inference_type=QUANTIZED_UINT8后， 結(jié)果都返回array([[0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5]], dtype=float32)，這個(gè)。感覺我太倒霉了點(diǎn)，做了五六十個(gè)小時(shí)板凳了，還是做不出來。
MobileNet SSD V2模型的壓縮與tflite格式的轉(zhuǎn)換（補(bǔ)充版）最近項(xiàng)目里需要一個(gè)小型的目標(biāo)檢測(cè)模型，SSD、YOLO等一通模型調(diào)參試下來，直接調(diào)用TensorFlow object detect API居然效果最好，大廠的產(chǎn)品不得不服啊...