TensorFlow Object-detection API :
这个API的目的是创建一个能够在单个图像中定位和识别多个对象的精确机器学习模型,这在仍然是计算机视觉领域仍然是一个核心挑战。该API是在tensorflow上构造的开源框架,易于构建、训练和部署目标检测模型,谷歌已经应用在公司的视觉项目中,来源是开头的那篇论文,如果有兴趣可以研究一下,主要对比了几种不同的Object Detection神经网络(FasterRCNN RFCN SSD)。
一、安装(链接为GitHub上给出的安装说明):
1、依赖:
Protobuf 2.6
Pillow 1.0
lxml
tf Slim (which is included in the "tensorflow/models" checkout)
Jupyter notebook
Matplotlib
Tensorflow
2、关于Protobuf:
本文介绍了如何安装TensorFlow Object Detection API,包括依赖项如Protobuf、Pillow等,详细讲述了 Protobuf 的安装和使用,并提供了验证安装成功的步骤。此外,还简单比较了Object Detection API与SSD的区别,并提及了训练数据集的重要性。
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