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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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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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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前言 看过很多博主通过 Object Detection 实现了一些皮卡丘捕捉，二维码检测等诸多特定项的目标检测。而我跟着他们的案例来运行的时候，不是 Tensorflow 版本冲突，就是缺少什么包，还有是运行官方 object_detection_tutorial 不展示图片等等问题。 在
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2024-08-05 11:36:19
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TensorFlow Object Detection API 可实现基于给定模型检测图像中的特定目标，是典型的深度学习在计算机视觉中的应用。本文以此为例，开始应用TensorFlow解决实际问题。首先，需要下载TensorFlow的model文件，可在GitHub的Tensorflow/models上找到，下载models文件。 可通过git clone下载，或者在页面上直接点击绿色的Clon
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2024-08-03 13:19:42
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笔者只是按照YouTube视频和GitHub教程操作了一遍，亲测有效，原作者写的十分详尽。以下是对教程重点做了个翻译，并将整个过程中我碰到的问题也在下文中用红色标出，若还有其他的问题欢迎一起探讨1. 安装TensorFlow-GPU 10根据网上的安装指南或YouTube视频 https://www.youtube.com/watch?v=RplXYjxgZbw进行安装。注意在命令行中输入pip
最近在看如何实现视频中道路目标的检测的相关博文，过程遇坑，简单总结。测试环境：Win10、TF-CPU、Opencv、Anaconda一、Anaconda下Tensorflow安装由于仅做测试，不用训练，简装CPU版本，Anaconda官网下载即可，打开cmd：pip install --opgrade tensorflow等待片刻后，打开spyder编辑器，新建文件下复制以下内容import t
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2024-06-05 13:09:11
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作者：平凡的外卖小哥
全文5747字，预计阅读时间15分钟 1 简介目前针对于图片的目标检测的方法大致分为两类：faster R-CNN/R-FCN一类： 此类方法在进行bbox回归和分类之前，必须通过region proposal network(RPN)得到RoI，因此被称作是two-stage的方法。 YOLO/SSD一类： 此类方法不需要RPN，直
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2024-05-07 09:29:52
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今天，人工智能正影响我们生产、生活的方方面面。10月10日，为期三天的2018华为全联接大会在上海拉开帷幕，此次大会以“+智能，见未来”为主题，发布了AI战略及全球领先的全栈全场景AI解决方案，并推出全球首个覆盖全场景人工智能的昇腾系列IP和芯片，打造全面领先的AI实力。而我们作为Python程序员在人工智能领域的技术与贡献也是举重若轻的，下面来了解一下怎么训练自己的目标检测模型。Tensor
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2024-05-21 15:28:53
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第一步：下载源码1、从官网(https://github.com/tensorflow/models/tree/master)下载目标检测的源码，注意版本需要一致！！！(本人使用的 r1.13.0版本进行下载的)
选择自己的版本
2、解压到想要安装的文件夹内，并将文件夹命名为models(不是必须)第二步：编译文件3、安装protoc(https://gith
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2024-05-22 11:53:41
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一、引言 Tensorflow提供了一个非常黑箱化的目标检测框架，可以让你在不用敲代码的情况下，利用自己的训练数据训练出一个神经网络模型。框架的代码写的很整洁，但是对初学者并不友好，代码层层嵌套不易阅读（就比如我这样的，汗！！！！）。我个人认为，此框架对于我们了解神经网络大体是如何训练的会有一个很好的帮助。接下来我将以Faster R-CNN为例
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2024-06-03 10:25:38
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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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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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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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第一次目标检测及遇到的问题一，环境本文作者环境：python3.6.8、Windows10、tensorflow1.9.0、Anaconda遇到的问题： ①安装tensorflow时，不知具体步骤 ②运行代码时，发现tensorflow版本与代码不符合 解决过程： ①作者通过查询及实验，总结出较为便捷的安装方式：先安装Anaconda，然后通过Anaconda安装tensorflow 作者已将An
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2024-08-12 20:45:44
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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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目标检测在图形识别的基础上有了更进一步的应用，但是代码也更加繁琐，TensorFlow专门为此开设了一个object detection API，接下来看看怎么使用它。 object detection API 配置首先，能到目标检测了应该至少已经安装好了TensorFlow及其相关依赖。这里主要讲在TensorFlow可以正常使用的基础上目标检测API的配置。（1）下载TensorFl
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2024-02-19 17:25:33
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Tensorflow object detection API训练自己的目标检测模型一、Tensorflow object detection API的详细配置教程简单介绍Tensorflow object detection API：这个API是基于tensorflow构造的开源框架，易于构建、训练和部署目标检测模型。关于tensorflow安装：自行百度， 教程很多，分CPU,GPU版本的；环
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2024-05-05 18:31:46
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安装anaconda前往anaconda清华镜像站下载最新版本 可参考我的博文anaconda简单入门创建python3.6环境非常不建议使用windows，因为学界、工业界tensorflow基本上都是linux环境，windows各种工具bug调试麻烦多多。笔者很早就完成了ubuntu 18.04的教程，windows又花了很多时间解决BUG linux,macos系统使用terminal，w
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2024-07-22 10:47:33
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