TensorFlow Object Detection API 源码介绍！

最新推荐文章于 2021-06-01 09:40:44 发布
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本系列文章深入解析了TensorFlow Object Detection API的源码，覆盖了从总体架构到具体组件的详细内容，包括DetectionModel的实现、构建器(builders)的作用、数据集的处理等关键部分。
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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

TensorFlow Object Detection API 教程
lecea1995的博客
11-08 1630
TensorFlow Object Detection API这个API的目的是创建一个能够在单个图像中定位和识别多个对象的精确机器学习模型。该API是在tensorflow上构造的开源框架，易于构建、训练和部署目标检测模型。
基于TensorFlow Object Detection API实现RetinaNet目标检测网络（附源码）
专注AI领域
05-26 1559
RetinaNet是作者Tsung-Yi Lin和Kaiming He于2018年发表的论文Focal Loss for Dense Object Detection中提出的网络。RetinaNet凭借其结构精简清晰、可扩展性强、检测准确率高等特点，成为了很多目标检测算法的baseline。在模型的训练过程中，经常会遇到这样的场景：我们需要保存某个时刻训练好的模型参数，这样在对模型进行微调时，才能使用保存好的参数继续训练，而不是再随机生成参数大范围的拟合。
TensorFlow Object Detection API 介绍
qq_36616415的博客
09-15 1787
熟悉TensorFlow的人都知道，tf在Github上的主页是：tensorflow，然后这个主页下又有两个比较重要的repo（看star数就知道了），分别是TensorFlow的源代码repo：tensorflow/tensorflow，还有一个tensorflow/models。后者tensorflow/models是Google官方用TensorFlow做的各种各样的模型，相当于示例代码，比
TensorFlow Object Detection API
aoyi2011的博客
11-22 340
1.TensorFlow Model模型库 https://github.com/tensorflow/models TensorFlow 模型库包含了很多开源的模型，包括图像分类、检测、自然语言处理NLP、视频预测、图像理解等等，我们要学习的对象检测api也包括在这里面。 如果想要训练自己的模型，需要下载它的源码 TensorFlow学习过程中需要学习和参考的...
初窥Tensorflow Object Detection API 源码之（1.1） Resnet
DaneSpiritGOD的专栏
02-13 1422
Overview resnet_v1 resnet_utilsstack_blocks_dense bottleneck resnet_utilsBlock resnet_v1_50 resnet_v1_101 大名鼎鼎的Resnet众所周知，其结构我也不想太多论述，详见论文 Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun...
Tensorflow Object Detection API 源码分析之 inputs.py
lifengcai_的博客
08-16 908
# input_fn 的生成函数所在地 # model_lib.py中调用了下列函数 # create_train_input_fn # create_eval_input_fn # create_predict_input_fn """Model input function for tf-learn object detection model.""" from __future__ im..
精选资源
基于SSD模型的TensorFlow Object Detection API 进行实时目标检测系统.zip
06-20
本次实验使用的是 TensorFlow Object Detection API，根据官方文档介绍，需要安装以下库： Protobuf 3.0.0 Python-tk Pillow 1.0 lxml tf Slim (which is included in the “tensorflow/models/research/“ checkout...
windows10下安装TensorFlow Object Detection API的步骤
09-19
### Windows 10 下安装 TensorFlow Object Detection API 的详细步骤 #### 概述 在 Windows 10 系统上安装并配置 TensorFlow Object Detection API 是一项技术挑战，因为该框架最初是为了 Linux 环境设计的。然而...
【目标检测项目实战】一、Tensorflow Object Detection API 下载与配置及使用
u010057965的专栏
07-24 569
首先，简单介绍下，Tensorflow Object Detection API是一个构建在TensorFlow之上的开源框架，它使构建、训练和部署对象检测模型变得很容易 首先，关于win10下深度学习基本环境的搭建，比如，anaconda，Tensorflow CPU或GPU版本，pycharm等安装这块就不说了，网上的教程很多。 额外需要的python库有pillow, lxml，可...
tensorflow object detection api 详细实践教程
热门推荐
csdn_6105的博客
10-04 2万+
最近由于研究方向的更换，接触到了目标检测（Object Detection）领域，觉得很有意思，并且阅读了该方向的相关经典文献，包括Fast-RCNN、Faster-RCNN、SSD、YOLO以及RetinaNet等。但是对于读研狗或者读博狗的我们来说，复现别人代码并且能够得到在公开数据集上和原作者相近甚至相同的实验结果对于我们做研究甚至以后的工作来说是至关重要的。个人觉得目标检测方向是多个细化方...
Tensorflow Object Detection API 源码分析之 utils/config_util.py
lifengcai_的博客
08-15 2581
Tensorflow Object Detection API 源码分析之 utils/config_util.py # 读取（和更新）配置文件 """Functions for reading and updating configuration files.""" import os import tensorflow as tf from google.protobuf impor..
Tensorflow object detection api 参数详解
excelNo1的博客
06-01 1704
一、引言 使用谷歌提供的object detection api图像识别框架，我们可以很方便地重新训练一个预训练模型，用于自己的具体业务。以我所使用的ssd_mobilenet_v1预训练模型为例，训练所需参数都在training文件夹下的ssd_mobilenet_v1_coco.config中预先配置了，只需对少量路径参数做修改即可。 但是这种“傻瓜式”的训练参数配置方法有很大不足。一是无法理解训练参数背后的原理，不利于技术积累；二是一旦遇到需要优化的问题时，不知道如何调整训练参数。例如，我使用默认配置
初窥Tensorflow Object Detection API 源码
DaneSpiritGOD的专栏
02-13 580
介绍 分析源码的原因 分析背景 总结 介绍 Creating accurate machine learning models capable of localizing and identifying multiple objects in a single image remains a core challenge in computer vision. The Te...
Tensorflow Object Detection API介绍和应用(mac版)——（3.加载预训练模型训练自定义模型）
bjjoy2009的博客
07-07 838
1、前言 本篇用到的pre-trained model是coco（上一篇提到的），下载几个图片文件作为训练数据，迭代次数10次，训练差不都5分钟。只是给个例子，本机小破mac怕爆炸。看google建议是每个label是100张图片（能500+最好）。本人实测，一个label样式不是很多的logo类图像，40或50个训练数据，200k迭代，感觉效果已经不错了。 上一篇：https://blog.cs...
Tensorflow object detection API 源码阅读笔记：Fast r-cnn
Wayne2019的博客
12-15 2963
Update: 建议先看从编程实现角度学习Faster R-CNN，比较直观。这里由于源代码抽象程度较高，显得比较混乱。 知乎文章中ProposalTargetCreator从RoIs选择一部分(比如128个)用以训练，本应该对应def _loss_box_classifier，但是实现不完全一致，又回到def _postprocess_rpn了，统一在Tensorflow object dete
Tensorflow object detection API 源码阅读笔记：RFCN
Wayne2019的博客
12-16 2561
有了前面Faster R-CNN的基础，RFCN就比较容易了。"""object_detection/meta_architectures/rfcn_meta_arch.py The R-FCN meta architecture is similar to Faster R-CNN and only differs in the second stage. Hence this class inh
TensorFlow Object Detection API 超详细教程和踩坑过程（数据准备和训练）
qq_38593211的博客
09-23 1万+
1.准备数据     object detection的数据是需要tfrecord格式的，但是一般我们还是先制作voc格式的数据更加方便。     1.voc格式数据的准备：github上下载一个label-img：      然后选择VOC格式，开始漫长的数据标注过程，标注之后的数据会多一个xml文档，一般在标注之前就按照VOC2012的标准建立文件，你可以去下载VOC2012数...
Tensorflow Object Detection API（一）
mingo_敏
06-15 1210
1 ImportError: No module named 'object_detection' Traceback (most recent call last): File "object_detection/builders/model_builder_test.py", line 21, in <module> from object_detection...
TensorFlow物体识别系统教程配套文件包
TensorFlow Object Detection API的代码托管在GitHub上，因此，安装Git是获取和更新该API源码的必要步骤。 - models.zip：包含了预训练的模型文件，这些模型可以是用于初始化物体检测任务的模型。通过这个包中的...
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