机器学习笔记 - 使用Keras、TensorFlow框架进行自定义数据集目标检测训练

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。

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

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