(Tensorflow Object Detection Api)模型训练

本文介绍了使用Tensorflow Object Detection API进行模型训练的详细步骤,包括label_map文件、finetune checkpoint、Config文件的配置,以及模型训练、评估、可视化的过程。同时,讲解了如何将ckpt文件转化为frozen_graph并进行模型应用。

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数据标注及格式转换之后,就可以开始模型训练,不过要先对其他的一些必备文件进行说明。

1、label_map文件
此文件是记录数据集中物体类别及其编号的,用于后面的检测模型中的classification部分,可以参考raccoon检测模型的label_map文件,如果类别比较多,就继续往后面加 item 就好。

item {
  id: 1
  name: 'raccoon'
}

2、finetune checkpoint
Tensorflow提供了一些预训练的模型(Model Zoo),供大家下载下来,之后进行迁移学习,即训练自己的模型时使用预训练模型来进行参数初始化。比如下载 ssd_mobilenet_v1_coco,解压缩之后目录如下:
这里写图片描述
这里model.ckpt三个文件是之后要在config文件设置时调用的,提前说一下,在接下来要说的config文件设置部分,config文件可以是这里的pipeline.config文件,不一定要去官网提供的config文件集中下载。

3、模型训练的配置文件 —— Config文件

模型训练所需要调整的一些关键参数放在config文件中,代码运行时会自己从config文件中读取相关的参数,之后进行模型训练。Tensorflow github给出了很多的config文件。config文件的整体结构如下:

model { *** //网络结构及相关超参数的设置
}

train_config: {*** //反向传播的方法选择及相关参数设置
}

train_input_reader: {*** //训练集数据的地址设置
}

eval_config: {*** //模型测试时的参数设置
}

eval_input_reader: {*** //测试集数据的地址设置
}

如果你对你要使用的深度学习模型不熟悉,比如ssd的结构,fast rcnn的结构不熟悉,先不要对config文件进行大量调参。但是有几项是必须要更改的, 下面以

TensorFlow Object Detection API 是一个开源项目,它提供了一系列基于 TensorFlow 的工具和库,用于实现目标检测任务。对于 macOS 系统,我们可以通过以下步骤来使用 TensorFlow Object Detection API: 1. 安装 TensorFlow:在 macOS 上安装 TensorFlow 是使用 TensorFlow Object Detection API 的前提。你可以通过 pip 命令进行安装,例如在终端中执行 `pip install tensorflow`。 2. 下载 TensorFlow Object Detection API:打开终端并导航到适合你的工作目录中,然后使用 git 命令来克隆 TensorFlow Object Detection API 的 GitHub 仓库,例如执行 `git clone https://github.com/tensorflow/models.git`。 3. 安装依赖项:进入克隆的模型目录中,找到 research 文件夹并进入。然后运行 `pip install -r object_detection/requirements.txt` 命令来安装所需的依赖项。 4. 下载预训练模型:在 TensorFlow Object Detection API 中,我们可以使用预训练模型来进行目标检测。你可以从 TensorFlow Model Zoo 中下载适合你任务的模型,并将其解压到你的工作目录中。 5. 运行实例代码:在 research/object_detection 目录中,你可以找到一些示例代码,用于训练、评估和使用目标检测模型。可以通过阅读这些示例代码并根据自己的需求进行修改。例如,你可以使用 `python object_detection/builders/model_builder_tf2_test.py` 命令来运行一个模型的测试。 以上是在 macOS 上使用 TensorFlow Object Detection API 的基本步骤,你可以根据你的具体需求进行更多的深入研究和调整。希望这些信息能帮助到你!
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