交通标识检测

本文分享了使用tensorflowobjectdetectionAPI进行交通标志检测的经验,包括框架搭建、预训练模型应用及模型训练计划,适合初学者参考。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

【写在前面】笔者因为最近在研究交通标志检测的相关东西,发现了tensorflow object detection API 这个对于初学者非常友好的开源框架。因此想用此开源框架实现对交通标识的检测任务。
完成交通标识识别任务可分为三个阶段,待我慢慢踩坑。大致思路如下:

  1. Step 1. 搭建tensorflow object detection API 并且能够运行Demo. 详细教程请参考目标检测
    需要强调的是最后运行demo的时候,需要等上一会儿。
  2. Step 2. 用 github 上训练好的模型(专门针对交通标志检测的!)来对test_image进行检测。
  3. Step 3. 如果有计算资源的话,想亲自训练一下模型。

暂时先这样,等后面继续来补充,主要是为了收藏找到的这篇tensorflow object detection API的完美教程。感谢哇~

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