我已经使用 Tensorflow-for-poets 来构建图像分类模型。但是，我现在想在对象检测模型中使用经过训练的模型。我可以直接导入 .pb 文件还是必须重新训练模型？
我在尝试时遇到此错误
KeyError：“名称‘image_tensor:0’指的是一个不存在的张量。操作‘image_tensor’在图中不存在。”
【问题讨论】：
标签： image tensorflow machine-learning deep-learning object-detection
不能直接使用图像分类产生的.pb模型进行物体检测。您将必须获得一个对象检测模型，对其进行训练，然后使用它进行检测。 Tensorflow 对象检测模型zoo有预训练的对象检测模型。
详细答案如下：
图像分类和对象检测是两个不同但密切相关的任务。事实上，Ross Girshick 在著名论文R-CNN 上也问过类似的问题
ImageNet 上的 CNN 分类结果在多大程度上可以推广到 PASCAL VOC Challenge 上的目标检测结果？
这个问题基本上意味着可以使用图像分类模型来帮助对象检测，但还需要一些步骤。所以你不能直接使用分类网络来做目标检测任务。 （但你给出的错误是不同的，你可以找到正确的张量名称并修复错误，但直接使用分类网络进行目标检测是没有意义的。）
有一种简单的方法将两者结合起来，你可以使用一个不同大小的滑动窗口穿过图像并进行分类，这样就可以进行物体检测。
集成了另一个解决方案。举个例子，Faster R-CNN 是一个使用 VGG 作为特征提取器的目标检测网络（在原始论文中）。在这里你可以看到 VGG 是一个图像分类网络，它在一些图像分类任务上进行了预训练。
【讨论】：
image_tensor:0 实际上是来自 tensorflow 对象检测动物园中模型的张量。看到这个[文件][1][1]:github.com/tensorflow/models/blob/master/research/…