Tensorflow OID4 mobilenet模型未正确量化

我试图从中量化ssd\u mobilenetv2\u oidv4模型，但量化后模型完全停止工作

为了得到tflite图，我运行了

export_tflite_ssd_graph.py \
--pipeline_config_path=$CONFIG_FILE \
--trained_checkpoint_prefix=$CHECKPOINT_PATH \
--output_directory=$OUTPUT_DIR \
--add_postprocessing_op=true

然后，为了生成tflite文件，我运行

tflite_convert \
--graph_def_file=$OUTPUT_DIR/tflite_graph.pb \
--output_file=$OUTPUT_DIR/detect.tflite \
--input_shapes=1,300,300,3 \
--input_arrays=normalized_input_image_tensor \
--output_arrays='TFLite_Detection_PostProcess','TFLite_Detection_PostProcess:1','TFLite_Detection_PostProcess:2','TFLite_Detection_PostProcess:3' \
--inference_type=QUANTIZED_UINT8 \
--mean_values=128 \
--std_dev_values=128 \
--change_concat_input_ranges=false \
--allow_custom_ops \
--default_ranges_min=0 \
--default_ranges_max=6

然后我用它来测试。当我试着运行它时，它只显示了10个从不移动的边界，它们显然以50%的准确率检测到了乌龟。我不确定这意味着什么，但如果相关的话，乌龟是标签地图中的第一类

有人知道发生了什么吗

以下是量化模型的屏幕截图：