TensorFlow object_detection 使用

阿新 • • 發佈：2018-05-06

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try 深度 tensor TP 使用 http obj nbsp clas https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 深度學習目標檢測模型全面綜述：Fas

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1.3 label_map.pbtxt檔案 xx_label_map.pbtxt檔案中的內容如下： item { id: 1 name: 'Abyssinian' } item { id: 2 name: 'a

TF object_detection API 這個API是tensorflow官方提供的工程模板，之前曾經嘗試過但沒有跑通，這次看的比較深入，基本上熟悉了訓練、測試、評估的操作流程。實驗了VOC2007訓練、Pet資料集訓練等。下面記錄的是研究過程中的一些

Tensorflow object detection API是基於tensorflow的開源框架，可以用於搭建、訓練、使用object detection服務。 github傳送門 object_detection隸屬於Tensorflow models下的research，在

在 Object Detection API 的示例程式碼中包含了一個訓練識別寵物的 Demo，包括資料集和相應的一些程式碼。雖然本課程中我們會自己準備資料和指令碼來進行訓練，但是在這之前還需要安裝一些庫、配置一下環境。在配置完成之後，執行一下這個訓練寵物的 Demo，以便檢

https://github.com/tensorflow/models下有不少各種用途的模型用於圖片、語音、視訊等方面的處理，這裡以現在不少公司都使用來做物件檢測或目標識別的object_detection為例來說明模型的安裝和使用過程。如果你

一、安裝教程： https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md 二、具體步驟： 1. https://github.com/tenso

上一篇博文主要介紹瞭如何使用object_detection進行圖片的識別。本文將在上一篇的基礎上介紹一下如何進行視訊的識別。視訊識別主要是將視訊分為一幀一幀的圖片，然後對圖片進行識別。本文主要分為對攝像頭拍攝的內容直接識別和對一段視訊檔案的識別。 1. 採用Vide

1. 在系統環境變數中，新增anconda的安裝路徑，使得系統可以在CMD中呼叫python、spyder、notebook等； 2. 下載的檔案 protoc-3.4.0-win32.zip（版本很重要，試了3.5 3.6都報錯），提取 bin\ 下的 protoc.ex

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flow one 什麽 hold test ase tensor dom def 首先看一下神經網絡模型，一個比較簡單的兩層神經。代碼如下： # 定義參數 n_hidden_1 = 256 #第一層神經元 n_hidden_2 = 128 #第

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print utf text ble 官方文檔 odin 讀取 code style 代碼來源於官方文檔，做了一些小小的調整： # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf filename_queue = tf

mnist 安裝 python 6.5 space 開發 with include 導致看完官方的例子，自己憑著記憶敲出來mnist卷積的例子。跑起來才發現，憑著CPU跑不是一般的慢啊！ train過程要叠代20000次，跑了1個小時沒跑完。也是怪我機子太差了。於是下決

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line erl 都是意思 pytho height .cn 默認 3.6 本人機器為64位win7 首先安裝python，版本一定要註意，TennsorFlow要使用 Python3.0 系列版本不能使用2.0系列版本，但是TensorFlow 的安裝包目前window

restore val 打印多個 point == 一次 path 例如 Saver的作用是將我們訓練好的模型的參數保存下來，以便下一次繼續用於訓練或測試；Restore的用法是將訓練好的參數提取出來。 1.Saver類訓練完後，是以checkpoints文件形式保存。提

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