Tensorflow lite--安全帽与反光背心的目标检测

本文详细介绍使用TensorFlow训练口罩检测模型的过程,包括数据集准备、环境配置、模型训练及优化,直至在安卓设备上部署整数型和浮点型模型。

参考了博客,是一个口罩的识别。
在用标注工具标注自己的数据集后,转换数据集格式,voc的XML格式转换csv格式,csv再转成tensorflow所需要的标签和图片合体的record格式。
XML-CSV 网盘 vln2
CSV-record 源码中就给了,在参考博客中也给出了。
在准备好自己的数据集后,就可以开始配置tensorflow环境了,这个比较麻烦,我是在conda虚拟环境中配置的tensorflow-gpu,版本是1.15,

# your_name为自命名虚拟环境名
conda create -n your_name python=X.X(如2.7,3.6等) 

激活你的虚拟环境,执行后就会在终端前有环境名的标志

source activate your_name

然后就可以在环境中 pip 安装所需要的包和依赖

退出虚拟环境

source deactivate

显示所创建的虚拟环境

conda env list

每次用的时候激活就行,防止依赖冲突

下载TensorFlow Models:,根据要求配置好环境后,再执行命令验证一下就行了
环境配置问题,网上基本都可以搜到答案

git clone https://github.com/tensorflow/models.git

然后开始修改config配置文件,我用的是 ssd_mobilenet_v2_coco.config,根据参考博客修改文

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