19、基于TensorFlow的宠物目标检测模型训练与评估

基于TensorFlow的宠物目标检测模型训练与评估

1. 数据准备

首先，我们需要下载宠物数据集。以下是具体的操作步骤：

cd computer_vision/petdata
wget http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/data/images.tar.gz
wget http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/data/annotations.tar.gz
tar -xvf annotations.tar.gz
tar -xvf images.tar.gz

上述代码的具体解释如下：
- 第一行代码用于切换到 computer_vision/petdata 目录。
- 第二行和第三行代码分别用于下载宠物图像和对应的标注文件。
- 第四行和第五行代码用于解压下载的图像和标注文件。

执行完上述代码后，图像将存储在 images 子目录中，标注文件将存储在 annotations 子目录中。

2. 生成TensorFlow TFRecord文件

TFRecord是一种用于存储二进制记录序列的简单格式。TensorFlow提供了一个Python脚本，用于将牛津宠物图像标注文件转换为一组TFRecord文件。以下是具体的代码：

%%shell
mkdir -p