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勤奋的托尼小子
楼主
我用来训练的图片是8位深的灰色图，用的是Tensorflow object detection api 进行训练。但是出现了下面的错误。
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: input depth must be evenly divisible by filter depth: 1 vs 3.
我查了一些网上的资源，知道object detection api 是默认的RGB图片的，也就是3通道24位深的。我临时吧图片转成24位深的，但是这样的话，就会使训练和评估用的tfrecord数据文件大小增
加3
倍（到达16G左右）。
我的问题是：
1. 数据集这么大的量会不会影响训练速度？
2. 如果会的话，有没有方法可以改进object detection api的代码，让它也可以训练8位深的灰色图？
2020年05月11日 05点05分
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tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: input depth must be evenly divisible by filter depth: 1 vs 3.
我查了一些网上的资源，知道object detection api 是默认的RGB图片的，也就是3通道24位深的。我临时吧图片转成24位深的，但是这样的话，就会使训练和评估用的tfrecord数据文件大小增
加3
倍（到达16G左右）。
我的问题是：
1. 数据集这么大的量会不会影响训练速度？
2. 如果会的话，有没有方法可以改进object detection api的代码，让它也可以训练8位深的灰色图？
