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TensorFlowのObject Detection(物体検知) のデモが動かない

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JjJj9

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前提・実現したいこと

TensorFlowのObject Detection(物体検知) のサンプルプログラムを改良して
最終的には、用意したデータセットに人が含まれているかどうかを分類したいです

サンプルのGitHubはこちらです
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb

このサンプルではローカルにおいた画像に対して処理をしているのですが、
最初の改変として
AWSのS3においてある画像を読み込んで、それに対いて物体検知の処理をするようにしたいです

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-6c071478012d> in <module>
    115   # Actual detection.
    116 
--> 117 output_dict = run_inference_for_single_image(img_list, detection_graph)
    118 #output_dict = run_inference_for_single_image(image_np_expanded, detection_graph)
    119   # Visualization of the results of a detection.

<ipython-input-11-6c071478012d> in run_inference_for_single_image(image, graph)
     54       # Run inference
     55       output_dict = sess.run(tensor_dict,
---> 56                              feed_dict={image_tensor: image})
     57 
     58       # all outputs are float32 numpy arrays, so convert types as appropriate

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py in run(self, fetches, feed_dict, options, run_metadata)
    927     try:
    928       result = self._run(None, fetches, feed_dict, options_ptr,
--> 929                          run_metadata_ptr)
    930       if run_metadata:
    931         proto_data = tf_session.TF_GetBuffer(run_metadata_ptr)

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py in _run(self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata)
   1126                              'which has shape %r' %
   1127                              (np_val.shape, subfeed_t.name,
-> 1128                               str(subfeed_t.get_shape())))
   1129           if not self.graph.is_feedable(subfeed_t):
   1130             raise ValueError('Tensor %s may not be fed.' % subfeed_t)

ValueError: Cannot feed value of shape (0,) for Tensor 'image_tensor:0', which has shape '(?, ?, ?, 3)'

該当のソースコード

# 画像の準備
for flg in [0,1]:
    # データディレクトリの定義
    if flg == 0:
        d_dir = DATA_LOCATION_FLG0
    elif flg == 1:
        d_dir = DATA_LOCATION_FLG1


    s3 = boto3.resource('s3')
    bucket = s3.Bucket(BUCKET_NAME)

    s3client = boto3.Session().client('s3')
    response = s3client.list_objects(
        Bucket=BUCKET_NAME,
        Prefix='%s/'%(d_dir)
    )

    # 該当する key がないと response に 'Contents' が含まれない
    if 'Contents' in response:  
        keys = [content['Key'] for content in response['Contents']]

    # ディレクトリ名を消す
    del keys[0]
    st = time.time()

    img_list = []
    for i in range(len(keys)//MINI_BATCH):
        img_list = get_imgs(bucket,keys,st=i*MINI_BATCH,le=MINI_BATCH)
        print(img_list)
        #img = resize(img_list, (224, 224))


output_dict = run_inference_for_single_image(img_list, detection_graph)
  # Visualization of the results of a detection.
vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
      image_np,
      output_dict['detection_boxes'],
      output_dict['detection_classes'],
      output_dict['detection_scores'],
      category_index,
      instance_masks=output_dict.get('detection_masks'),
      use_normalized_coordinates=True,
      line_thickness=8)
plt.figure(figsize=IMAGE_SIZE)
plt.imshow(image_np)

試したこと

・keyをprint して値が入っていることを確認しています

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