Tensorflow Faster_rcnn记录第1步 下载模型第4步：anaconda配置第5步：设置运行的目录第6步：配置protobuf第7步：执行setup files第8步:准备数据集第9步：生成CSV文件第10步：设置要训练识别的类型第11步：模型训练的配置第12步：开始训练第13步：创建训练结果第14步：运行结果 采用 tensorflow 1.15.0第1步 下载模型链接：htt
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2024-10-21 13:25:40
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模型训练主要采用model_main.py脚本,里面有要训练的SSD的框架，选择哪个模型以及模型需要的参数需要在配置文件中进行配置进入models/research/object_detection/samples/configs下，里面是配置文件，config文件对应了我们想要的网络配置，选择ssd_resnet_fpn作为主干网络因为没有专门的文件所以copy上述文件，将文件修改为针对人脸检测
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2024-09-20 21:57:58
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二、数据准备 1）下载图片 图片来源于ImageNet中的鲤鱼分类，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1Ry0ywIXVInGxeHi3uu608g 提取码: wib3 在桌面新建文件夹目标检测，把下载好的压缩文件n01440764.tar放到其中，并解压 2）选择图片 在此数据集中，大部分图片都较为清晰，但是有极少数图片像素点少，不清晰。像素点少
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2024-06-24 06:43:07
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平时工作就是做深度学习，但是深度学习没有落地就是比较虚，目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际，也了解到目前主要有caffe2，腾讯ncnn，tensorflow，因为工作用tensorflow比较多，所以也就从tensorflow上下手了。下面内容主要参考&翻译： https://www.tensorflow.org/mobile/?hl
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2024-05-27 17:12:24
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window搭建TensorFlow Object Detection目标检测框架(超简单)这个框架十分方面，熟练掌握之后可以训练出很多目标检测的模型，简单易上手，这个教程会讲到车牌检测、行人检测、人脸口罩检测等模型。训练过程十分简单，适合刚入门时用来找信心。环境：win10，pycharm，anaconda3，tensorflow下载Object Detection项目（tensorflow/m
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2024-04-17 12:05:26
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本文翻译自Medium上的文章：Step by Step TensorFlow Object Detection API Tutorial — Part 2: Converting Existing Dataset to TFRecord，原文地址：https://medium.com/@WuStangDan/step-by-step-tensorflow-object-detection-api
摘要本次实战案例，少奶奶给大家带来了使用Tensorflow Lite方式把YOLOV3嵌入Android版APP中，该APP通过调用手机摄像头，实现实时检测并返回具体结果，从而实现自定义网络模型移植边缘设备的可能。通过阅读本篇博客，大家也可以获得以下提升： 1）自定义训练的网络模型都可以通过TensorFlow Lite移植到Android版的APP中，实现实时监测。 2）讲解Android项目
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2024-04-22 19:59:04
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博主的此时的环境配置见此前博客Tensorflow Lite使用介绍_竹叶青lvye的博客接着前面的博客系列讲，这里来介绍下Tensorflow LIte。TensorFlow Litehttps://tensorflow.google.cn/lite/guide?hl=zh-cn博主的环境简单介绍如下：python 3.6.5tensorflow-gpu 2.6.2cuda version: 1
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2024-01-08 21:04:29
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一、tensorflow安装首先系统中已经安装了两个版本的tensorflow，一个是通过keras安装的， 一个是按照官网教程https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingNativePip使用Virtualenv 进行安装的，第二个在根目录下，做标记以防忘记。安装教程：使用 Virtualenv 进行安装
请按
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2024-07-23 15:58:10
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实验目的使用 TensorFlow Object Detection API 进行实时目标检测（基于 SSD 模型）任务列表：行人识别人脸识别交通灯识别实时检测（平均 FPS>15）使用 tflite 将模型移植到嵌入式设备实验环境安装下载 Tensorflow 对象检测 APITensorflow/models 的 GitHub 地址：https://github.com/tensorfl
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2024-05-30 10:54:44
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承接移动端目标识别(２） 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行 在本节中，我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型，并允许您利用针对移动设备优化的操作。 TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。它支持
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2024-04-20 17:05:45
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TF Lite开发人员指南 目录： １ 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 ２ 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 ３ 在移动端app,使用Tens
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2024-08-07 17:21:38
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Win10 TensorFlow（gpu）安装详解
写在前面：TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。从
原创
2021-09-07 14:27:31
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安装关键 对应的python版本+对应的 tensorflow-gpu版本 + 对应的NVIDIA显卡版本 + 对应的CUDA版本 + 对应的cuDNN版本 安装总结 以2019.4.15为基准，本人安装的版本如下： 最新的tensorflow-gpu-1.13.1+最新的python3.7.3+笔
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2019-04-19 05:57:00
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下载安装 首先参考，跟安装numpy等第三方库一样，安装tensorflow的前提是安装python。 安装python之后，安装tensorflow最简单的方法就是进入VS code的终端输入"pip3 install tensorflow"，就会安装最新版的tensorflow，如果想安装以前的
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2019-04-11 22:08:00
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Win10 TensorFlow（gpu）安装详解
写在前面：TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。从去
原创
2021-09-08 13:59:51
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目标检测(Object Detection)是人工智能最基础的应用，不论是我们常见的人脸识别，还是高大上的自动驾驶，都离不开目标检测。要从一幅复杂的画面中识别出物体或人物，需要复杂的算法，想想就觉得深奥，不过好在有TensorFlow这样的框架，具有强大的目标检测API，让没有机器学习背景的人也可以快速构建和部署功能强大的图像识别软件。本系列文章就是来探讨如何借助TensorFlow深度学习框架来
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2024-03-07 14:00:16
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一，tensorflow提供了自动下载mnist数据集的接口，若下载不了，请尝试后再试，或者从其他网站下载。二，训练代码：import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np
import os
"""------------------加载
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2024-07-09 22:06:25
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一.引言前面提到 Wide & Deep 中涉及到类别特征的 embedding，文中的 embedding 是由 Embedding 层得到，实际应用场景中，也可以从预训练的模型中加载已知 id 的 embedding，例如可以从矩阵分解获取 user-item 的向量，也可以通过 Word2vec 预训练的到语义的embedding 等等，embedding_loo
笔者之前在学习TensorFlow，也在自己的笔记本上完成了安装，在PyCharm中进行学习。但是最近为了使用python的科学计算环境，我把之前的环境卸载了，并用Anaconda重新安装了TensorFlow，由于自己的笔记本已经很旧了，显卡不行，所以这里介绍一下cpu版本的安装方法和自己遇到的一些坑，截图甚多。 这里直接上干货： 1.安装Anaconda 选择相应的Anaconda进行安装，
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2022-03-04 17:32:53
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