@MinQ 是反光部分也被当做特征提取出来了

@ctro15547 那我也买个 uv 镜试一下

@KKbu 嗯，提取的是边缘轮廓

@MinQ 唉，就是一条很亮的白色光带，很烦，提取边缘轮廓的时候就他最突出……

@Vegetable 就是在 try 下面就有一条 input （）的赋值语句啊，如果输入为空的话，就会报错然后跳到 except 那里去

我感觉清数据或者修改下载偏好设定后切换一下网络就可以下了

@Yvette 你好再问一个问题，刚才用 object-detection 试了一下，在运行 model_main.py 主程序的时候，出现了下面的问题：
WARNING:tensorflow:Forced number of epochs for all eval validations to be 1.
WARNING:tensorflow:Expected number of evaluation epochs is 1, but instead encountered `eval_on_train_input_config.num_epochs` = 0. Overwriting `num_epochs` to 1.
WARNING:tensorflow:Estimator's model_fn (<function create_model_fn.<locals>.model_fn at 0x000001B0B6282F28>) includes params argument, but params are not passed to Estimator.
出现了这三个警告后程序就自己停止了，我看了一下对应的 config 文件里面也没有 num_epochs 这个参数，我就自己在最后加了一个 num_epochs: 1，运行了还是这个问题，想请问一下这种情况是怎么回事。

@vsitebon thanks 我去看一下

@ipwx 是用的 tensorflow，我不是想恢复模型，我是想用训练出的模型进行图片的分类和检测，但是我看网上给出的方法都需要一个 pbtxt 的分类标签数据集，但是我训练出的模型只有 meta，index，ckpt 这些，也固化出了 frozen-graph-model.pb 文件，但是没找到只用这些文件就能检测识别的方法。

@Yvette 我没有通过 object-detection 进行训练，没有 pipeline.config 这个文件。其实意思就是分类集合在数据集的某个文件里其实已经有了，因为训练分类的时候肯定会用到的，所以现在就是需要想办法找到并把它导出来吧。

@kuhung 谢谢。昨天晚上我又试了一下，根据你的参考安装了 objection_detection 的模块，但是运行的时候出错了，他说我指向的 pbtxt 文件 no such process。我想问一下这个 pbtxt 文件一般是怎么得到的。我是用训练出的 checkpoint 的 meta 文件生成的 pb 模型，再用 pb 模型导出的 pbtxt 文件，而且我看了一下我的 pbtxt 中也全是训练时的各种节点信息，不是网上说的检测目标的信息。

@lsvih 谢谢，我再试一下