Zusammenfassung
OpenVINO™ Toolkit unterstützt die CTC-Ebene nicht.
Beschreibung
- Ausgeführter Modelloptimierer auf zwei Tensorflow-Modellen, die eine CTC-Ebene enthalten, die ctc_greedy_decoder und tf.keras.backend.ctc_decode
- Beide fehlgeschlagen mit dem Fehler: [ ERROR ] Kann nicht auf Formen oder Werte für den Knoten "StatefulPartitionedCall/model_1/plate2_/CTCGreedyDecoder" und [ ERROR ] Batch-Dimensionen von Eingabe-Tensoren ableiten, müssen für StatefulPartitionedCall/model_1/plate2_/CTCGreedyDecoder Knoten gleich sein.
- Mit und ohne explizite Eingabeformdefinition versucht und das gleiche Ergebnis erhalten.
Lösung
Laut Dokumentation zu unterstützten Framework-Ebenen wird die CTC-Ebene im OpenVINO Toolkit nicht unterstützt.
Weitere Informationen
Folgen Sie dem Schritt unten, um die Netzwerkausgabe mit der CTC-Ebene zu decodieren.
- Der CTCGreedyDecoder führt eine gierige Decodierung der Logiken durch, die in der Eingabe (dem besten Pfad) in Tensorflow angegeben sind, und er funktioniert am besten vom OpenVINO vortrainierten Modell text_recognition_0012 , da es unter Verwendung des Quellen-Frameworks von Tensorflow entwickelt wurde.
- CTCGreedyDecoder ist ein verfügbares Tool für Decodierungszwecke. Daher muss es nach der Verwendung der Netzwerkausgabe selbst angewendet werden.
- Zum Beispiel bei der Verwendung von Text Detection C++ Demo mit -b Parameter im Texterkennungs-0012-Modell. Wenn der Standardwert 0 ist, wird CTC Greedy Decoder verwendet.