紧接上一篇，此时，已经选择了一个预先训练好的模型，以适应新的对象检测任务。在这篇文章中，将向展示如何将数据集转换为 TFRecord 文件，以便于调整模型。这是整个过程中最棘手的部分之一，并且需要动手编写一些代码，除非选择的数据集已经是特定的格式。TensorFlow 对象检测API教程 - 第2部分：将现有数据集转换为 TFRecord在本教程中，创建了一个可识别交通灯状态的交通灯分类器。预先训
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2024-02-25 05:17:35
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tensorflow架构 Object detection is one of the most popular and used computer vision methods nowadays, where the intention is not only to determine whether the object is found or not in the image in the
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2024-08-06 21:05:06
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1、需要准备的东西分别解压 安装包编译环境yum install autoconfinstallyum installinstallinstallinstallyum install unzip (g++没找到）yum install gcc-c++ (用这个命令才能安装g++)yum install zlib yum install zlib-develyum
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2024-03-09 22:23:04
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保存部分训练的模型默认检查点文件目录检查点保存频率从文件恢复模型避免错误恢复 TensorFlow 提供两种模型格式：checkpoint，这是取决于创建模型的代码的格式。SavedModel，这是独立于创建模型的代码的格式。保存部分训练的模型Estimator自动将这些写入硬盘：checkpoints，即训练期间创建的模型的版本。event files，其中包含TensorBoard用于创建
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2024-03-23 09:18:24
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本笔记本将逐步介绍使用预先训练好的模型来检测图像中的物体的过程 在开始之前，请务必遵循[安装说明]（https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md）。import numpy as np
import os
import six.moves.
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2024-04-17 16:14:10
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在 TensorFlow 众多功能和工具中，有一个名为 TensorFlow 目标检测 API 的组件。这个库的功能正如它的名字，是用来训练神经网络检测视频帧中目标的能力，比如，一副图像。需要查看我之前的工作的话，点击这里，我解释了在安卓设备上采用 TensorFlow 识别皮卡丘的整个过程。此外，我也介绍了这个库和它的不同架构及其各自特点，以及演示如何使用 TensorBoard 评估训练过程。
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2024-10-22 22:48:32
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概要该博客主要记录了TensorFlow Object Detection API的安装流程。默认读者已经安装好了TensorFlow，若未安装好TensorFlow，请移步博主的另一篇博客：Win10环境下安装TensorFlow-GPU1.11.0+cuda9.0+cudnn7.1.41 下载TensorFlow Object Detection API到如下网址下载TensorFlow Ob
在此文章中，我们将使用Tensorflow对象检测API构建自定义对象检测器。我将选择检测苹果果实。但是您可以选择要检测自己的自定义对象的任何图像。步骤：InstallationGathering dataLabeling dataGenerating TFRecords for trainingConfiguring trainingTraining modelExporting
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2024-08-27 15:00:54
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TensorFlow对象检测是一种功能强大的技术，可以识别图像中的不同对象，包括它们的位置。训练有素的物体检测模型可以在移动设备和边缘设备上运行，以便非常快速地执行预测。我已经使用这项技术来构建一个演示，通过iOS应用程序检测Anki Overdrive汽车和障碍物。当检测到障碍物时，汽车会自动停止。这张照片显示了有两辆车和一部手机的轨道以及在物体周围绘制矩形的iOS应用程序。我在GitHub上开
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2023-06-08 19:13:10
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本博文适用于初学者，利用深度学习来进行图像识别的应用对于广大老司机们来说肯定是so easy啦ON.1首先准备大量样本，样本？从哪找，这个我相信老司机本绝对比我在行，嘻嘻这个我碰到过一个坑，初学者们准备样本时，正常照片和非正常照片(非正常照片？我们不是鉴黄吗？嗯嗯)，本来博主准备几w张图片一起训练但是发现太麻烦了，图片中有很多脏数据，剔除脏数据就花了我很长的时间，太辣(sex)眼(feeling)
最近尝试建立Tensorflow object detection API 的环境，最终成功实现。这个API运行与CPU，没有做GPU的加速，因此也没安装GPU相关的插件。1.我的电脑win7-64位RAM：4GCPU：i5-3230M用到的东西：Anaconda 3-5.1.0jupyter对应的浏览器：搜狗TensorFlow...................2.参考资料3.安装
TensorFlow官方团队近日发布多个重大更新，其中包括：为python开发者提供的，可以立即评估操作并且无需额外图形构建步骤的eager execution；可以促进机器学习模型可重用部分的发布、发现和使用的TensorFlow Hub；针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案TensorFlow Lite；Swift的TensorFlow开源；面向JavaScript开发者的新机器学习框架Ten
论文原文地址：Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation ApproachTensorflow代码地址：lanenet-lane-detection 现在作者维护的版本更新到了2021.4.29。我上传到了百度网盘里：链接：https://pan.baidu.com/s/1XydBVV-niTo9GybRDhqu
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2024-05-06 12:44:02
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本教程主要是对人脸检测及识别python实现系列 及碉堡了！程序员用深度学习写了个老板探测器（付源码） 的实现。主要实现的功能是用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张图片覆盖到整个屏幕上。虽然原教程已经写的很好，但是我们在实现的时候仍然踩了很多坑。本着让后来者少走点弯路的原则，我们特将最详细的步骤记录如下，以期读者朋友只花最少的时间便能体验用tensorflow实现
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2024-04-22 14:35:18
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整理：Tom Hardy
对目标检测开源框架进行了汇总，无论是模型的快速实现，抑或是落地调优，都非常方便
1、mmDetection维护：商汤科技Github连接：https://github.com/open-mmlab/mmdetection为目标检测而生的框架，商汤科技和香港中文大学联合开源。支持的模型越来越多（如下图所示），模块化的设计：backbone、neck、box
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2024-08-20 21:53:12
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本文翻译自Medium上的文章：Step by Step TensorFlow Object Detection API Tutorial — Part 3: Creating Your Own Dataset，进行到这一步，我们已选择了预训练模型，并将现有数据集转化为单个TFRecord文件。但是，如果我们找到的数据集与即将使用的目标检测模型不完全匹配，而我们希望获得最佳效果，该怎么办？ 更极端
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2024-05-01 15:08:42
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文章目录写在前面examples/lite/examples/object_detection/android简介使用 Android Studio 在手机上运行安装 demo app 上帝视角：需要准备什么呢？ 上帝视角：Android Studio 运行 demo初见效果再出发关于前面报错模型没有 metadata 信息关于 demo 的主要更新两种 inference 方式的切换关于 dem
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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Lanenet 一个端到端的网络，包含Lanenet+HNet两个网络模型，其中，Lanenet完成对车道线的实例分割，HNet是一个小网络结构，负责预测变换矩阵H，使用转换矩阵H对同属一条车道线的所有像素点进行重新建模将语义分割和对像素进行向量表示结合起来的多任务模型，最近利用聚类完成对车道线的实例分割。 将实例分割任务
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2023-10-31 15:16:43
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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
