Я сделал сверточный тензорный поток на основе fast_rcnn_inception_v2_pets. Я не могу понять, почему входные изображения имеют размер около 500-600 Кб, после классификации и после того, как ограничивающие рамки утоплены, они становятся около 4,5 Мб. Существует также некоторое искажение цвета. Выходные изображения имеют меньше красного цвета, чем исходный, хотя в изображениях Tensorboard evolution нормальный красный цвет.
Есть часть кода, которую я использую для рисования ограничительных рамок и сохранения изображения в формате jpeg (через vis_utils):
vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
image,
np.squeeze(boxes),
np.squeeze(classes).astype(np.int32),
np.squeeze(scores),
category_index,
use_normalized_coordinates=True,
line_thickness=8,
min_score_thresh=0.60
)
PATH_TO_SAVE = '********************/TEST2.jpg'
vis_util.save_image_array_as_png(image, PATH_TO_SAVE)
Может быть, у кого-то есть аналогичная проблема с сохранением классифицированных изображений?