Каков текущий «официальный» способ/лучшая практика обучения модели обнаружения объектов с использованием платформы Tenso ⇐ Python

[Anonymous]

Моя цель — использовать трансферное обучение для обучения модели обнаружения объектов с помощью моих собственных данных (ограничивающих рамок) и конвертировать модели в формат tflite.
Я делал это раньше, используя API обнаружения объектов Tensorflow, который был великолепен, поскольку предоставлял широкий спектр моделей для трансферного обучения. Но API больше не поддерживается, и я хочу работать с чем-то «актуальным».
Поэтому я проверил страницу TensorFlow и нашел это руководство, но оно снова использует API обнаружения объектов. , который, как указано ранее, устарел.
Я также нашел это руководство, в котором используется библиотека TensorFlow Lite Model Maker, поэтому я попробовал связанный Collab, но даже не прошел дальше pip-install, потому что есть некоторые ошибки, касающиеся необходимые версии разных пакетов (здесь мы говорим об официальном совместном руководстве! И я столкнулся с теми же ошибками при использовании кода на своем ПК).
Затем есть MediaPipe с этим руководством. Когда я запускаю Collab, я получаю предупреждение.

«Дополнения TensorFlow (TFA) завершили разработку и внедрение новых функций. TFA перешла в режим минимального обслуживания и выпуска до запланированного прекращения эксплуатации в мае 2024 года».

Итак, опять какой-то тупик. И когда я попытался запустить его на своем ПК, у меня возникли некоторые проблемы с импортом частей mediapipe_model_maker.
Честно говоря, на данный момент у меня заканчиваются идеи. Я «просто» ищу способ использовать трансферное обучение с моделями обнаружения объектов (особенно с более мелкими, такими как Mobilenet, EfficientDet). Неужели нет достойного преемника API обнаружения объектов Tensorflow? Я что-то упускаю? Какой-то новый API, который я не нашел, какой-то пакет, о котором я не знаю?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/778 ... tection-mo