Tensorflow学习——利用Object Detection api训练自己的数据集

本文汇总了多个关于目标检测训练的优质博客资源,包括不同版本的train.py和model_main.py的使用教程,以及pycocotools的下载指南,适合初学者和进阶者参考。

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找了一圈 发现几个好的博客 码起来

https://blog.youkuaiyun.com/kalenee/article/details/80629262

这篇博客只用了一篇就将整个过程说清楚了,不过细节方面肯定不如哪些花了较多篇幅写的

https://blog.youkuaiyun.com/dy_guox/article/details/79111949

这个写的很多,也很清楚,就是看的时间久一点,这个使用的是旧版的train.py

https://www.jianshu.com/p/0e5f9df4686a

这个把需要下载的pycocotools也写了,这个是新版的使用的是model_main.py

4https://blog.youkuaiyun.com/asukasmallriver/article/details/78752178

这个使用的是旧版的train.py,这里面给了我很多启示,GPU内存不够的话调用CPU跑

### 使用 Python 和 TensorFlow 实现深度学习 #### 安装环境配置 为了使用 Python 和 TensorFlow 进行开发,需先安装必要的软件包。推荐通过 Anaconda 创建虚拟环境并安装 TensorFlow 及其他依赖项。 ```bash conda create -n tensorflow_env python=3.9 conda activate tensorflow_env pip install tensorflow matplotlib numpy pandas scikit-learn jupyterlab ``` #### MNIST 数字识别案例分析 以经典的 MNIST 手写数字数据集为例介绍如何构建简单的神经网络模型[^2]: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = models.Sequential([ layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), layers.Dense(128, activation='relu'), layers.Dropout(0.2), layers.Dense(10) ]) loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy']) history = model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_split=0.2) test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2) print(f'\nTest accuracy: {test_acc}') ``` 这段代码展示了从加载数据、预处理、定义模型架构到最后评估测试集性能的一系列流程。其中采用了全连接层(Dense Layer),激活函数选择了 ReLU(Rectified Linear Unit)[^1]。 #### 深度学习框架特性概述 TensorFlow 是由 Google 开发的强大工具,在多个方面表现出色: - 支持多平台运行(Windows/Linux/macOS) - 提供 GPU 加速功能提升运算效率 - 能够轻松扩展至分布式系统中执行复杂任务 - 社区活跃,文档详尽易于上手学习[^3] #### 高级应用实例——目标检测 对于更复杂的计算机视觉应用场景如物体定位与分类,则可借助 TensorFlow Object Detection API 或者 TensorFlow Lite 来完成端侧推理工作[^4]: ```python import tensorflow as tf converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('saved_model') tflite_model = converter.convert() with open('model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model) interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite") input_details = interpreter.get_input_details()[0] output_details = interpreter.get_output_details()[0] ``` 此部分代码片段说明了怎样把已经训练完毕的经典 CNN 结构转化为轻量化版本以便于移动设备上的实时预测。
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