TensorFlow Object Detection API —— 测试自己的模型

博客展示了在Tensorflow项目Mask_RCNN的特定路径下运行Python脚本的操作,路径为/home/luo/MyFile/TensorflowProject/Mask_RCNN/mask_rcnn_20190518/Mask_RCNN/models/research,运行的脚本是object_detection_tutorial_20190520.py,还给出了转载链接。

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

(flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/TensorflowProject/Mask_RCNN/mask_rcnn_20190518/Mask_RCNN/models/research$
(flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/TensorflowProject/Mask_RCNN/mask_rcnn_20190518/Mask_RCNN/models/research$ pwd
/home/luo/MyFile/TensorflowProject/Mask_RCNN/mask_rcnn_20190518/Mask_RCNN/models/research
(flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/TensorflowProject/Mask_RCNN/mask_rcnn_20190518/Mask_RCNN/models/research$
(flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/TensorflowProject/Mask_RCNN/mask_rcnn_20190518/Mask_RCNN/models/research$
(flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/TensorflowProject/Mask_RCNN/mask_rcnn_20190518/Mask_RCNN/models/research$
(flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/TensorflowProject/Mask_RCNN/mask_rcnn_20190518/Mask_RCNN/models/research$
(flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/TensorflowProject/Mask_RCNN/mask_rcnn_20190518/Mask_RCNN/models/research$ python python object_detection_tutorial_20190520.py

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/herd/p/11056848.html

### 设置和配置目标检测开发环境 #### 安装Python及其版本管理工具 为了确保兼容性和稳定性,在开始之前建议安装 Python 的虚拟环境来隔离项目依赖。可以使用 `virtualenv` 或者 `conda` 来创建独立的工作空间。 对于 Anaconda 用户来说,可以通过 Miniconda 创建一个新的环境并激活它: ```bash conda create -n tfod python=3.8 conda activate tfod ``` #### TensorFlow Object Detection API 配置 TensorFlow 提供了一个官方的对象识别库——Object Detection API, 这是一个用于构建自定义物体探测器的强大框架[^1]。 下载 TensorFlow Model Garden 仓库到本地机器上: ```bash git clone https://github.com/tensorflow/models.git cd models/research/ protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=. ``` 接着编译协议缓冲区文件,并测试安装是否成功: ```python import os os.environ['PYTHONPATH'] += ':./models/research/:./models/research/slim' python object_detection/builders/model_builder_tf2_test.py ``` 如果一切正常,则说明已经准备好继续下一步了。 #### LabelImg 工具的安装与配置 LabelImg 是一个图形化的标注工具,可以帮助快速标记训练数据集中的边界框位置。按照文档指示完成其安装过程非常重要。 通过 pip 命令可以直接获取最新版软件包: ```bash pip install labelimg ``` 启动应用程序的方式取决于操作系统的选择;Linux 和 macOS 可以直接运行命令行指令打开界面,而 Windows 则需先切换至脚本所在目录再执行相应操作。 #### 数据准备阶段 收集足够的图片样本作为输入源之后,还需要转换成适合喂给神经网络的形式。通常情况下这意味着要将原始照片转存为 TFRecord 文件格式以便后续处理。此步骤涉及编写特定于项目的 Python 脚本来实现自动化流程。 #### 训练模型前最后一步 当所有前期准备工作都完成后就可以着手调整超参数设定以及挑选预训练权重来进行迁移学习了。这期间可能需要反复试验不同的架构组合直至找到最优解为止。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
实付
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