1 ImportError: No module named 'object_detection'Traceback (most recent call last): File "
原创
2022-08-05 18:05:34
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1、Windows下：
（1）在 你的Anaconda3安装路/Anaconda3/Lib/site-packages 下新建一个txt文件
（我这里的安装路径是C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages）
(2)在新建的txt文件中写入电脑上\models\research和slim的绝对路径
C:\ProgramData\Anaconda3\Li
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2018-12-24 23:39:00
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该章介绍有关常量张量，序列操作，随机数张量的API常量张量Tensorflow提供了很多的操作，去帮助你构建常量。tf.zeros(shape, dtype = tf.float32, name = None)解释：这个函数返回一个全是零的张量，数据维度是 shape，数据类型是 dtype。使用例子：#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
i
最近由于研究方向的更换，接触到了目标检测（Object Detection）领域，觉得很有意思，并且阅读了该方向的相关经典文献，包括Fast-RCNN、Faster-RCNN、SSD、YOLO以及RetinaNet等。复现别人代码并且能够得到在公开数据集上和原作者相近甚至相同的实验结果对于我们做研究甚至以后的工作来说是至关重要的。Step1: 预准备的东西1.1：Windows操作系统或者...
原创
2021-08-12 22:02:55
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这篇博客对目标检测做了总结：https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html
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2022-01-16 13:48:30
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https://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79111949 luo@luo-All-Series:~$ luo@luo-All-Series:~$ source activate t20190518(t20190518) luo@luo-All-Se
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2019-05-19 10:34:00
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TensorFlow Object Detection API训练自己的数据步骤
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2022-11-09 13:54:15
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https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 深度学习目标检测模型全面综述：Faster R-CNN、R-FCN和SSD 一个应用于物体识别的迁移学习工具链：来检测桃子 深度学习目标检测模型全面综
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2018-05-06 14:47:00
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https://blog.csdn.net/qq_24474463/article/details/81530900 (t20190518) luo@luo-All-Series:~/MyFile/TensorflowProject/Faster_RCNN/models/research$ (t20
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2019-05-18 21:14:00
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(flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/TensorflowProject/Mask_RCNN/mask_rcnn_20190518/Mask_RCNN/models/research$ (flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyF
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2019-06-20 09:43:00
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Follow guidelin from https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md and https://zhuanlan.zhihu.com/p
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2018-04-25 23:41:00
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摘要
我们对一项名为伪装物体检测(COD)的新任务进行了全面研究，该任务旨在识别“无缝”嵌入到周围环境中的物体。目标对象与背景之间的高内在相似性使目标检测比传统的目标检测任务更具挑战性。为了解决这个问题，我们精心收集了一个名为COD10K的新数据集，包含了10000幅覆盖各种自然场景中的伪装物体的图像，超过78种物体类别。所有图像都密集地标注了类别、边界框、目标/实例级和抠图级标签。该数据集可以
原创
2021-08-13 09:31:31
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ref：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1644905321397514137&wfr=spider&for=pc for most computer vision tasks, detection is necessary and important！ 近年来，O
原创
2021-05-24 16:29:35
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用于识别物体模型源码：https://github.com/tensorflow/modelsProtocol-buffer，
原创
2021-07-29 13:54:10
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训练自己的模型一、创建训练集和测试集1.创建images文件夹2.使用labelImg标注工具进行标注二、创建自己的数据集1.将.xml文件转换成.csv文件2.将csv文件转化为TFRecord文件三、下载预训练模型和配置文件1.预训练模型下载2.配置文件3.创建标签文件四、训练五、可能遇到的问题1.显存不够 一、创建训练集和测试集1.创建images文件夹在object_detection目
用于识别物体
一、模型源码：https://github.com/tensorflow/models
二、
Protocol-buffer，Google开发的一套数据存储、网络通信时用于协议编码的工具库，和XML或json类似，就是把数据以某种结构保存下来，不同之处在于protobuf是二进制的，而且编码的时间和空间开销都降低很多
打开网址https://github.com/protocol
原创
2021-07-29 13:54:16
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对于目标检测任务来说，COCO数据集中的80类是完全足够的。Mask R-CNN是对Faster R-CNN的直观扩
原创
2023-05-06 22:37:53
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ref：https://www.mathworks.com/help/vision/ug/anchor-boxes-for-object-detection.html Object detection using deep learning neural networks provide a fas
原创
2021-05-24 15:56:39
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目标检测基本概念+Yolo介绍 原文地址：https://www.yuque.com/huoxiangshouxiangwangh
原创
2022-03-02 11:41:15
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