使用keras-yolov3调用predict_on_batch报错所需3个输入数组是什么

你当前加载的是包含损失计算逻辑的训练阶段模型，并非仅用于前向推理的精简模型，因此会要求传入3组输入，3个输入的具体定义如下：

• 第一个输入：预处理后的归一化图像数组，形状为(batch_size, 416, 416, 3)，像素值归一化到0~1区间，也就是你当前已经传入的数组
• 第二个输入：13×13尺度输出对应的真值标签数组，形状为(batch_size, 13, 13, 3, 类别总数 + 5)，用于大目标检测分支的损失计算
• 第三个输入：26×26尺度输出对应的真值标签数组，形状为(batch_size, 26, 26, 3, 类别总数 + 5)，用于小目标检测分支的损失计算

如果仅需要执行推理预测，无需使用训练阶段的完整模型，构建仅包含前向传播逻辑的推理模型后，仅传入图像输入即可正常调用预测方法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sid Anand