Tensorflow和darknet内存问题

Question

我有两种不同的自定义训练模型，一种是在Tensorflow (称为model_1) (faster_rcnn_resnet50)中训练的，另一种是在暗网(称为model_2) (yolov3)中训练的。

用于事故检测的model_1用于车牌检测的model_2

为了满足我的需求，我修改了两个脚本: object_detection.py (来自tensorflow/models/research/object_detection.py)和darknet.py。

我使用object_detection.py加载我的模型1以检测视频中的事故，一旦在任何帧中发现任何事故，我就会保存该帧并将其发送到darknet.py以检测车牌，但是一旦我将帧传送到黑网，它就开始加载该模型，在加载过程中我得到了错误：

CUDA status Error: file: ..\..\src\dark_cuda.c : cuda_make_array() : line: 357 : build time: Dec 11 2019 - 12:53:11
CUDA Error: out of memory
CUDA Error: out of memory: No error

我的detection.py

我的darknet.py

现在我想知道是否有可能在不升级硬件的情况下解决这个问题。

我的电脑规格：

i7 6700 HD (带有英特尔高清图形530)

16辆公羊

GTX 950m 4GB版

编辑:我试着在gpu上加载model_1，在cpu上加载model_2，我认为它解决了内存问题，但现在，当任何时候和事故发生时，我的所有python程序都被迫关闭(不确定原因)，包括cv2视频输出，最重要的是，我没有从darknet.py (im.show())得到任何响应。

[yolo] params: iou loss: mse (2), iou_norm: 0.75, cls_norm: 1.00, scale_x_y: 1.00
  95 route  91                                     ->    4 x   4 x 256
  96 conv    128       1 x 1/ 1      4 x   4 x 256 ->    4 x   4 x 128 0.001 BF
  97 upsample                 2x     4 x   4 x 128 ->    8 x   8 x 128
  98 route  97 36                                  ->    0 x   0 x   0
  99 Layer before convolutional layer must output image.: No error

C:\Users\Danial\Desktop\New folder\GUI>

Answer 1

尝试以下修复方法之一：

• 减少cfg/yolov3.cfg文件中的批处理大小： batch=8
• 缩小cfg/yolov3.cfg文件中的细分大小： subdivisions=1
• 缩小object_detection.py文件中的输入大小： img_size = (320,192) blob = cv2.dnn.blobFromImage(img，scale_factor，img_size，swapRB=True，crop=False)
• 降低object_detection.py文件中的输入缩放因子： scale_factor = 1.0 / 255.0 blob = cv2.dnn.blobFromImage(img，scale_factor，img_size，swapRB=True，crop=False)