Zusammenfassung
Methoden zur Konvertierung von TensorFlow*-Modellen, die mit Bildern in RGB*-Reihenfolge trainiert werden
Beschreibung
- Korrektes Ergebnis beim Inferencing mit dem ursprünglichen Keras-Modell.
- Das Keras-Modell wurde in Zwischendarstellung konvertiert.
- Falsches Ergebnis beim Inferencing mit dem konvertierten Modell.
Lösung
Die meisten TensorFlow-Modelle werden mit Bildern in RGB-Reihenfolge trainiert.
Standardmäßig erwarten Inferenz-Engine-Proben und Demos Eingaben in der Reihenfolge der BGR-Kanäle.
Methode 1:
Konvertieren Sie das Modell mit dem Tool Model Optimizer mit --reverse_input_channels Argument.
Methode 2:
Wechseln Sie von RGB zu BGR:
im_cv = cv.imread('test2.jpg')
frame = cv.cvtColor(im_cv, cv.COLOR_RGB2BGR)
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