问题描述
我已经按照 tensorflow object detection api tutorial 使用微调来创建自定义对象检测器。
为此，我使用了 tensorflow 2 对象检测 API model zoo
中的 SSD MobileNet V2 320x320 模型该模型正确执行推理，但我希望加快模型的推理速度。我曾在配置文件中看到过调整“depth_multiplier”超参数（即将其从 1 减少到 0.5）以实现此目的的参考，但是我相信我需要在 COCO 数据集上重新训练 mobilenet v2 模型来实现此目的。>
对象检测 api 只是声明“最后，如果您想从头开始训练这些模型，您可以在此目录中找到模型配置”。 (config)。在这个配置文件的顶部，它指出“在 COCO17 上训练，从 Imagenet 分类检查点初始化”
我已经下载了 COCO2017 数据集，但我实际上如何重新训练它？
我发现 checkpoints 用于在 ImageNet 上训练的 MobileNetV2，但我不知道如何使用它们作为在 COCO 数据集上训练的起点
在 ImageNet 上训练的 MobileNetV2 检查点似乎不是 SavedModel 格式，因此如果我尝试按照我使用该模型的初始教程进行操作，则它不起作用。
任何帮助或指示将不胜感激。
解决方法
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