本文介绍了如何利用Keras和TensorFlow框架进行自定义数据集的目标检测训练。首先，详细阐述了环境配置，包括安装tensorflow 2.0和VGG16权重文件。接着，讲解了数据集的准备，如使用labelImg工具进行标注并转换为csv格式。在训练代码部分，涵盖了配置文件、训练模型和预测过程。虽然初步训练结果不理想，但强调了数据集质量和数量对结果的影响，提示未来需优化数据集以提升检测准确性。
学习如何训练自定义深度学习模型，以通过Keras和TensorFlow的来执行对象检测。
一、安装环境
1、首先安装tensorflow 2.0，参考：机器学习笔记 - win10安装tensorflow-gpu.2.2 + Cuda10+cudnn7.6.5_bashendixie5的博客-优快云博客
https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/110260615
2、提前下载vgg16_weights_
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
评论 5
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
查看更多评论
添加红包
