问题标签 [imageai]

我正在使用为训练图像labelImg创建文件。.xml在训练照片时，我发现一张照片在同一张照片中包含多个相同的对象。

例如，下面的照片在同一张照片中包含数十名游泳者。现在，当我为对象识别任务训练自定义对象时，我.xml为相应的文件创建了一个.jpg文件。但是在这里，我最终会.xml得到同一张照片中的许多文件。所以，我不知道在这里做什么。

请帮忙。

尝试在 Jupyter 中运行 ImageAI。我收到以下错误

使用 TensorFlow 后端。

----> 1 中的 AttributeError Traceback（最近一次调用）来自 imageai.Detection.Custom 导入 DetectionModelTrainer

~\anaconda3\envs\ImageAI\lib\site-packages\imageai\Detection\Custom_init _.py in 19 import cv2 20 ---> 21 tf.config.run_functions_eagerly(True) 22 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] =“3”23

~\anaconda3\envs\ImageAI\lib\site-packages\tensorflow_core\python\util\module_wrapper.py in getattr (self, name) 191 def getattr (self, name): 192 try: --> 193 attr = getattr( self._tfmw_wrapped_module, name) 194 except AttributeError: 195 if not self._tfmw_public_apis:

AttributeError：模块'tensorflow._api.v1.config'没有属性'run_functions_eagerly

这里有什么问题？提前致谢

我训练了一个 Yolov3 权重文件并将其转换为 .h5，在运行我的检测器时出现错误。

这是检测器的代码

完整的错误信息：

我该如何解决这个错误？

我有一个基于ImageAI的项目（代码直接取自文档），使用了tenserflow、keras等依赖，需要打包成exe文件。

问题是，到目前为止，我一直无法做到这一点，我一直在使用 pyinstaller 库。但我遇到的问题是我无法创建工作的 exe 文件。exe文件在几分之一秒内关闭。所有希望都在你身上。

现在更详细地说，这里是代码本身：

我使用虚拟环境“virtual env”，以便将所有依赖项存储在那里，没有额外的东西。起初我尝试像这样打包：pyinstaller detect.py，这是最常用的打包，但在此我收到警告说找不到正确的 tenserflow 文件，例如：

还有一些库的语法问题（尽管代码可以正常工作）：

而一切都是本着这种精神，后来才意识到需要连接隐藏的import，然后马上连接模型（yolo.h5），其实我是这样做的：

不幸的是，结果仍然令人失望，虽然没有关于缺乏 tenserflow 的消息，并且其他一些错误也消失了，取而代之的是新的错误，例如：

或者：

和无效语法的问题是一样的，和上面一模一样。

总结一下，很抱歉问题太大了，对此我深表歉意。但是我非常非常非常需要这个exe文件。有哪些可用的解决方案？是否有可能将这样的项目打包成 exe 文件？如果是，通过什么方式是可能的？还是可以用pyinstaller解决问题？

这是我放入的依赖项：tensorflow==2.4.0，keras==2.4.3，numpy==1.19.3，pillow==7.0.0，scipy==1.4.1，h5py==2.10.0， matplotlib==3.3.2, opencv-python, keras-resnet==0.2.0, imageai。在项目文件夹中，我有模型“yolo.h5”，运行机器学习

我使用这个网站作为指南 - https://towardsdatascience.com/train-image-recognition-ai-with-5-lines-of-code-8ed0bdd8d9ba

培训代码：

分类代码：

该模型已以 94% 的准确率进行训练，但无论图像如何，该模型都以 100% 的概率对所有内容进行分类。我已按照网站上的指南进行操作，但似乎无法使其正常工作。

我的数据集包含 3 个类，每个类 100 个训练图像和每个类 25 个测试图像，我还使用更大的数据集进行了测试，仍然得到相同的结果。

我正在尝试遵循 [this tutorial][1] 并且我正在使用 Python 3.7。这是我的代码：

但唯一出现的是：'UnboundLocalError: local variable 'retval_' referenced before assignment' 有什么帮助吗？[1]：https ://towardsdatascience.com/object-detection-with-10-lines-of-code-d6cb4d86f606

警告（来自警告模块）：文件“C:\Users\Pc\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py”，第 1844 行 warnings.warn ('Model.fit_generator已弃用且 ' UserWarning:Model.fit_generator已弃用并将在未来版本中删除。请使用Model.fit支持生成器的 .Epoch 1/20 Traceback (最近调用最后一次): File "C:\Users\Pc\Desktop\model \trainn.py”，第 9 行，model_trainer.trainModel(num_objects=500, num_experiments=20, enhance_data=True, batch_size=32, show_network_summary=True) 文件“C:\Users\Pc\AppData\Local\Programs\Python \Python37\lib\site-packages\imageai\Classification\ Custom_init_.py”，第 395 行，在 trainModel validation_steps=int(num_test / batch_size), callbacks=[checkpoint, lr_scheduler]) 文件“C:\Users\Pc\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site- packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py"，第 1861 行，在 fit_generator initial_epoch=initial_epoch) 文件“C:\Users\Pc\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\tensorflow \python\keras\engine\training.py”，第 1100 行，适合 tmp_logs = self.train_function(iterator) 文件“C:\Users\Pc\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\ tensorflow\python\eager\def_function.py"，第 828 行，调用中 结果 = self._call(*args, **kwds) 文件“C:\Users\Pc\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\def_function.py”，行888、在_call中返回self._stateless_fn(*args, **kwds)文件“C:\Users\Pc\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\function.py ”，第 2943 行，在调用中 过滤的平面参数，捕获的输入=图形函数。捕获的输入） python\eager\function.py"，第 1919 行，在call_flat ctx、args、cancellation_manager=cancellation_manager)) 文件“C:\Users\Pc\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\function.py”，第 560 行，在call ctx=ctx) 文件“C:\Users\Pc\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py”，第 60 行，在 quick_execute 输入，attrs， num_outputs) tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError：logits 和标签必须是可广播的：logits_size=[32,500] labels_size=[32,2] [[node categorical_crossentropy/softmax_cross_entropy_with_logits（定义在 C:\Users\Pc\AppData\Local \Programs\Python\Python37\lib\site-packages\imageai\Classification\Custom_ init .py:395) ]] [Op:__inference_train_function_9811]

函数调用栈：train_function

我正在关注本教程： https ://imageai.readthedocs.io/en/latest/custom/

这是我的代码： from imageai.Classification.Custom import ClassificationModelTrainer

model_trainer = 分类模型训练器（）

model_trainer.setModelTypeAsMobileNetV2()

model_trainer.setDataDirectory(r"C:\Users\Pc\Desktop\model\minioni")

model_trainer.trainModel（num_objects=500，num_experiments=1，enhanced_data=True，batch_size=32，show_network_summary=True）

我的要求是不同的。我有一张钥匙的图片，它在桌面上。我有相同的钥匙，在地板上。照片和按键的尺寸和大小不同，但按键相同。现在我只想比较键并显示它们是相同的。如何使用 python 和 OpenCV。我当前的代码正在分析整个图像的直方图和灰度图像，但我希望它用于图像中的特定对象（这是关键）。

我当前的代码是；

print("输入图像与原始图像不匹配")

我试图实现以下代码：

但出现以下错误：

ValueError: Subshape 必须计算 start >= end，因为 stride 为负，但为 0 和 2（从 start 0 和 end 9223372036854775807 计算，超过 rank 2 和 stride-1 的形状）。

我尝试将 tensorflow v2.5.0 降级到 v2.4.0，因为我在某处读到它可能会有所帮助，但它没有。任何人都可以提出一些建议吗？

我正在使用 ImageAI 和 ResNet50 模型从照片中检测和提取人物图片。这一切都很好，但我不知道如何禁用检测框被绘制。显然，当多个人在同一个镜头中时，来自一个人的检测框会流血到提取的其他人的图像上。

有谁知道该怎么做？我环顾四周，只能找到另一个具有相同问题的问题，出于某种原因，答案是在谈论 OpenCV 而不是 imageai。

我的代码：

编辑： 我找到了一种解决问题的方法 - 通过转到detectObjetcFromImage()函数源并注释掉这一点：

有没有一种侵入性较小的方法来处理这个问题？