Programmiererforum

Posted: **12 Mar 2025, 13:05**

Ich habe ein ResNet50 -Modell (640x640) aus dem Tensorflow -Models Zoo trainiert und es dann in "Onnx" -Format umgewandelt, und ich versuche es mit ml.net < /p>
Das Objekt, das von der "Predictiongine" zurückgegeben wurde. ML.NET ist für das Yolo -Modell, das hier überhaupt nicht zutreffen scheint, da ich viele Dinge ändern musste, um an diesen Punkt zu gelangen. Hier ist, was ich bisher habe: < /p>

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var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(new List());

// Define scoring pipeline
var pipeline = mlContext.Transforms.LoadImages(outputColumnName: "input_tensor", imageFolder: "", inputColumnName: nameof(ImageNetData.ImagePath))
.Append(mlContext.Transforms.ResizeImages(outputColumnName: "input_tensor", imageWidth: ImageNetSettings.imageWidth, imageHeight: ImageNetSettings.imageHeight, inputColumnName: "input_tensor"))
.Append(mlContext.Transforms.ExtractPixels(outputColumnName: "input_tensor", outputAsFloatArray: false))
.Append(mlContext.Transforms.ApplyOnnxModel(modelFile: modelLocation,
outputColumnNames: new[] { "detection_boxes", "num_detections", "detection_classes", "detection_scores" },
inputColumnNames: new[] { "input_tensor" }));

// Fit scoring pipeline
var model = pipeline.Fit(data);

var pred = mlContext.Model.CreatePredictionEngine(model);

var prediction = pred.Predict(new ImageNetData()
{
ImagePath = @"usually_contains_full_path_to_img_here.png"
});
// here `prediction` is not null, but all the fields inside it are... 
ImageNeTdata und ImageNetPrediction wie folgt: < /p>
public class ImageNetData
{
[LoadColumn(0)]
public string ImagePath;

public static IEnumerable ReadFromFile(string imageFolder)
{
return Directory
.GetFiles(imageFolder)
.Where(filePath => Path.GetExtension(filePath) != ".md")
.Select(filePath => new ImageNetData { ImagePath = filePath });
}
}
public class ImageNetPrediction
{
[ColumnName("detection_boxes:0")]
public float[] DetectionBoxes;
}

Ich habe versucht, den Spaltennamen in Detection_Boxes festzulegen (ohne die: 0 ), aber er gibt diesen Fehler, wenn ich den vorherigen :
durchführen kann

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Length of memory (1228800) must match product of dimensions (3).

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ML.NET PRADICATICICICingsEngine.Predict gibt das EMTPY -Objekt zurück

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