先做记录之后修改详细内容
from __future__ import division
from __future__ import print_function
from __future__ import absolute_import
import os
import io
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from PIL import Image
#from object_detection.utils import dataset_util
from collections import namedtuple, OrderedDict
def int64_feature(value):
return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))
def int64_list_feature(value):
return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=value))
def bytes_feature(value):
return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))
def bytes_list_feature(value):
return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=value))
def float_list_feature(value):
return tf

这篇博客记录了使用TensorFlow 2.0将CSV格式的数据转换为TFRecord,适用于目标检测任务的过程。内容将涵盖从CSV文件读取数据、预处理、以及转换为TFRecord格式的详细步骤。
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