Tensorflow 在哪里可以找到在COCO datset上训练过的带Mobilenet功能提取器的fasterRCNN/R-FCN预训练模型？

我想用Mobilenetv1或v2在FasterRCNN上训练一个自定义数据集。我想使用tensorflow动物园中预先训练好的模型。但我找不到更快的以mobilenet为基础提取器的Rcnn模型。在哪里可以买到

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我已经在github建立了tensorflow动物园。我以前也使用过SSD+Mobilenet配置。现在，我想将结果与FasterRCNN和RCNN与Mobilenet进行比较。

官方回购协议尚未发布Mobilenet模型的更快RCNN。但是，如果你愿意，你仍然可以使用一些其他型号的手机，而mobilenet在COCO上接受过培训，这个过程有点复杂

有两个重要步骤需要继续

第一个是具有相应的特征提取器类。对于更快的RCNN，目录已经包含更快的\u RCNN\u mobilenet功能提取器实现，因此此步骤是确定的。但是对于R-FCN，您必须自己实现特性提取器类

第二个是更改检查点中可用的张量名称。例如，如果使用ssd_mobilenet_v1_xxx作为检查点，则mobilenet范围内的所有张量都命名为FeatureExtractor/mobilenet v1/xxx，而如果在更快的\u rcnn_mobilenet_v1模型中，mobilenet范围内的张量名称为FirstStageFeatureExtractor/mobilenet v1/xxx和SecondStageFeatureExtractor/mobilenet v1/xxx。因此，本质上，您需要删除所有特征提取器张量名称中的FirstStage和SecondStage，然后这些张量的名称将与检查点中的名称完全相同，并且将被正确恢复。如果执行此操作，则需要修改的函数为

  def restore_map(self,
          fine_tune_checkpoint_type='detection',
          load_all_detection_checkpoint_vars=False):

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