Tensorflow Object Detection API使用

本文介绍了如何使用Tensorflow的Object Detection API进行目标检测。从安装API到准备数据集,再到实例操作和常见问题的解决,提供了一步步的详细指导。用户可以通过该API结合预训练模型对自己的数据集进行微调训练,创建定制化的目标检测模型。

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Tensorflow提供了基于深度学习方法的目标检测库Object Detection API,库中提供了目前比较流行的Faster-RCNNSSD框架用于目标检测任务,也可以自定义模型框架进行学习用于目标检测。库中基于目前比较流行的数据集coco,PASCAL,Oxford Pet等数据集对一部分模型进行了预训练,用户可以基于这些预训练模型利用自己的数据集对自己的应用进行微调训练得到自己所需要的模型并导出应用。

1.安装

(1)单独目录下使用
即直接在自定义目录下运行使用
参考博客:安装 Tensorflow Object Detection API
Win7配置和运行TensorFlow:Object_Detection_API步骤
TensorFlow:Object_Detection_API在Windows10上的配置

(2)利用setup.py安装至Python至安装目录下使用
在setup.py目录下运行代码,将object detection模块安装至python\Lib\sit-packages目录下

python setup.py 
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