机器学习笔记 - 使用 Tensorflow 从头开始​​构建您自己的对象检测器

已于 2023-08-04 19:48:06 修改
阅读量907 收藏
点赞数
分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 机器学习 tensorflow 目标检测 YOLO Tensorflow 对象检测器
于 2023-08-04 18:29:18 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/132092543
版权
本文介绍了如何从头开始使用Tensorflow构建简单的对象检测器，结合分类器和回归器实现YOLO类似的功能。通过Keras准备数据集，训练并验证模型，深入理解目标检测任务的核心概念。

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

一、简述

        之前的文章是利用了VGG16的预训练模型，然后构造完全连接的层标头以输出预测的边界框坐标，但是不包含对象标签的分类。

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_keras 制作 目标检测 数据集_坐望云起的博客-优快云博客学习如何训练自定义深度学习模型，以通过Keras、TensorFlow、VGG的来执行对象检测。_keras 制作 目标检测 数据集https://skydance.blog.youkuaiyun.com/article/details/115016591

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
tensorflow2.0系列-6 基于keras构建CNN交通标识图像检测模型【tensorflow2.0实战教程 图像识别模型代码】
AI工匠Book
09-20 4618
【AI算法推荐】：tensorflow2.0建模教程系列 【导读】 在tensorflow2.0建模系列教程中，前四节我们用代码演绎了： 系列1：如何用tf2.0进行自定义层网络的设计（add.weight） 系列2：如何用tf2.0进行自定义模型的设计（Model） 系列3：如何用tf2.0实现loss函数和参数调优（loss gradient optimizer） 系列4：.如何用tf2.0...
机器学习笔记 - 在Vehicles数据集上训练 YOLOv5 目标检测器
学以致用 知行合一
10-14 1328
下图显示了五种 YOLOv5 变体，从为在移动和嵌入式设备上运行而构建的最微型 YOLOv5 nano 模型开始，到另一端的 YOLOv5 XLarge。训练数据超参数如下所示，这对于产生良好的结果非常重要，因此请确保在开始训练之前正确初始化这些值。数据集网页地址，这个网站还是非常不错的数据集汇集地，值得探索一下，另外建议使用下面的两个方式下载。主要修改两个参数，一个是data.yaml，另一个是训练完得到的best.pt的路径。默认会下载yolov5s.pt文件，如果下载缓慢可以手动下载放到根目录下。
TensorFlow 2 Object Detection API 物体检测教程 （1）- 环境搭建与测试
dy_guox的博客
09-16 7629
2年前我在csdn上原创了Tensorflow object detection API 的教程，获得了很多好评。 原博客地址：https://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79081499 原视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1tW411T7ei/ 至今仍有读者留言提问，现在Tensorflow已经发布2.0版本，使用旧版教程会有很多兼容问题，由于时间精力有限，没有办法一一回答，所以另开一篇博客介绍TF2.0的.
Tensorflow 2.0 目标识别（四）——TF2.0+Object Detector
qq_26996385的博客
09-21 1649
本章介绍TensorFlow2.*版本下Object Detector的高级Api的使用，Object Detector在TensorFlow2.*版本下是一个非常好用的高级接口，但随着TensorFlow升级到2.*后一度由于没有更新后处于滞后的状态，千呼万唤在2020年7月左右官方发生更新，正值本书编写的过程中，所以特地补充一章。 完成本章可以获得以下知识点: TensorFlow2.*下Object Detector的安装 TensorFlow2.*下Object Detecto的环境配置 T
Tensorflow 2.0 目标识别（五）——TF2.0+Object Detector（用户自定义训练）
qq_26996385的博客
09-21 1058
到目前为止，您应该已经执行以下操作： 已安装的TensorFlow 已安装的TensorFlow对象检测API 既然我们已经完成了上述所有工作，我们就可以开始做一些很酷的事情。在这里，我们将看到如何训练自己的对象检测器，由于它听起来并不简单，因此我们来看看： 如何组织工作区/培训文件 如何准备/注释图像数据集 如何从此类数据集生成tf记录 如何配置简单的培训管道 如何训练模型并监控其进度 如何导出结果模型并将其用于检测对象。 1.2.1 准备工作区 如果您已按照本教程进行操作，那么..
基于Tensorflow的自定义对象识别检测模型的训练及视频实时识别（二）
yang1159的博客
04-25 2648
#开题 一、 Python 、Tensorflow 安装及环境配置 二、 Object Detection API配置 三、 LabelImage对训练样本标注处理 四、 标注后训练样本验证样本格式转换tfrecord 五、 训练模型选取及参数配置 六、 定位在Object Detection文件下train.py开始训练 七、 上一步训练结果固化成pb模型 八、 视频流中调用模型预测 基于Te...
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（4）：训练模型
Morganfs的博客
04-16 1868
第四章 训练模型 · Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géron, 978-1-492-03264-9. · 环境：Anaconda（Python 3.8） + Pycharm · 学习时间：2022.04.16~2022.04.？ 到目前为止，我们已经探讨了不同机器学
机器学习笔记 - YOLO家族简介
学以致用 知行合一
04-09 5108
目标检测是计算机视觉中最重要的课题之一。大多数计算机视觉问题都涉及检测视觉对象类别，如行人、汽车、公共汽车、人脸等。这一领域不仅限于学术界，而且在视频监控、医疗保健、车载传感和自动驾驶。 许多用例，尤其是自动驾驶，需要高精度和实时推理速度。因此，选择适合速度和准确性要求的物体检测器变得至关重要。YOLO（You Only Look Once）是一种单级目标检测器，用于实现两个目标（即速度和准确性）。而今天，我们将通过涵盖所有 YOLO 变体（例如，YOLOv1、YOLOv2、......
机器学习笔记 - 结合深度学习的基于内容的图像实例检索 相关数据集/网络模型概览
最新发布
学以致用 知行合一
06-28 1227
常用的数据集。UKBench (UKB)：由10200张物体图像组成。该数据集有2550组图像，每组有四张来自不同视角或照明条件的同一物体的图像，可以视为一种类级监督信息。所有图像都可以用作查询。Holidays：由1491张从个人节日相册中收集的图像组成。大多数图像都与场景相关。该数据集包括500组相似图像，每组具有单个查询图像。数据集还为每个图像提供感兴趣区域的位置信息。Oxford-5k：由11栋牛津建筑的5062幅图像组成。每个建筑都与五个手绘边界框查询相关联。
TensorFlow中的对象检测教程：实时对象检测
架构师小秘圈
06-29 3102
导言创建能够在单个图像中识别和定位多个对象的精确机器学习模型仍然是计算机视觉中的核心挑战。但随着最近深度学习的进步，对象检测应用程序比以往更容易开发。TensorFlow...
安装tensorflow2.0 并测试
R18830287035的博客
05-20 1万+
1 、 安装 豆瓣镜像安装为了加速 pip install tf-nightly2.0-preview -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 2、 测试 python import tensorflow as tf #查看tensorflow版本 print(tf.__version__) ...
tensorflow model中目标对象检测包的编译和测试
大数据挖掘SparkExpert的博客
06-25 6769
前段时间，谷歌开放了 TensorFlow Object Detection API 的源码，并将它集成到model中。这个代码库是一个建立在 TensorFlow 顶部的开源框架，方便其构建、训练和部署目标检测模型。设计这一系统的目的是支持当前最佳的模型，同时允许快速探索和研究。 在其官方文档说明书上面说明了提供的几个模型： In addition to our base T
tensorflow2 目标检测_TensorFlow对象检测：训练，导出，优化，推断
weixin_39875028的博客
11-21 1292
第1部分从在自定义数据集中训练检测器到使用TensorFlow 1.15在Jetson纳米板或云上进行推理的详细步骤完整代码可在GitHub上获得TensorFlow对象检测API V2的教程可作为jupyter notebook使用 https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/example_no...
TensorFlow2.0 从零实现YoloV3检测网络一
luodoudoudou的博客
06-03 9134
TensorFlow2.0 从零实现YoloV3检测网络 在正式开始教程之前，需要强调一下，这不仅仅是一篇教你从零实现一个yolov3检测器的教程，同时也是一个最新最详尽比较权威中肯的TensorFlow2.0教程（我们会包含从dataloader到基础keras api网络搭建的所有过程）. 同时欢迎大家来我们的论坛探讨AI问题: ft.manaai.cn, 同时也欢迎大家支持一下我们做的AI市...
机器学习笔记 - 什么是支持向量回归(SVR)？
热门推荐
学以致用 知行合一
04-14 5万+
SVM 回归算法称为支持向量回归或SVR。支持向量回归是一种监督学习算法，用于预测离散值。支持向量回归使用与 SVM 相同的原理。SVR 背后的基本思想是找到最佳拟合线。在 SVR 中，最佳拟合线是点数最多的超平面。 ​ SVR将输入的数据的原始空间映射到更高维的特征空间，通常通过非线性高斯核函数实现。在特征空间中，问题变成了拟合数据的最优线性平面的构造。
机器学习笔记 - 什么是高斯混合模型(GMM)？
学以致用 知行合一
05-21 4万+
高斯混合模型 (GMM) 是一种机器学习算法。它们用于根据概率分布将数据分类为不同的类别。高斯混合模型可用于许多不同的领域，包括金融、营销等等！这里要对高斯混合模型进行介绍以及真实世界的示例、它们的作用以及何时应该使用GMM。 高斯混合模型 (GMM) 是一个概率概念，用于对真实世界的数据集进行建模。GMM是高斯分布的泛化，可用于表示可聚类为多个高斯分布的任何数据集。 高斯混合模型是一种概率模型，它假设所有数据点都是从具有未知参数的...
机器学习笔记 - 什么是UMAP？
学以致用 知行合一
04-25 2万+
统一流形逼近和投影 (UMAP) 是一种降维技术，可用于类似于 t-SNE 的可视化，但也可用于一般的非线性降维。UMAP 是一种基于流形学习技术和拓扑数据分析思想的降维算法。它为处理流形学习和降维提供了一个非常通用的框架，但也可以提供具体的具体实现。   该算法基于对数据的三个假设：   数据均匀分布在黎曼流形上；   黎曼度量是局部常数（或可以近似）；   歧管是本地连接的。   根据这些假设，可以用模糊拓扑结构对流形进行建模。通过搜索具有最接近的等效模糊拓扑结构的数据的低维投影来
MATLAB学习笔记 imagesc函数使用
学以致用 知行合一
01-12 1万+
imagesc(C)将数组中的数据显示 C为使用颜色图中的全部颜色范围的图像。的每个元素C指定图像的一个像素的颜色。所得到的图像是一个 m-by-n像素的网格，其中 m是的行数和n在列数C。元素的行和列索引决定了相应像素的中心。
PyTorch目标检测学习笔记
通过PyTorch进行目标检测，可以使用其提供的高级API，或则从头开始构建自定义的模型。 3. 深度学习和PyTorch的目标检测模型： 在深度学习领域，目标检测模型大体可以分为两类：一类是基于两阶段的检测模型，例如R-...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

坐望云起

如果觉得有用，请不吝打赏

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值