[Tensorflow][Train]Tensorflow 使用Detect API 训练自己的data(local)

最新推荐文章于 2024-06-17 13:39:20 发布
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linda_mary
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Tensorflow Object Detection API　实例运行（本地训练测试宠物识别模型）
奥特曼大战神
06-21 4036
本章继续结合上一节内容，教大家如何在本地基于安装好的Tensorflow Object Detection API 训练，测试一个宠物识别模型实例． 以下内容均参照官网代码（官网宠物模型训练是在google could上训练的，为了节省实际，我们直接在本地训练，本次所有操作依然在linux下, 使用基于gpu的tensorflow） １，进入安装好的tensorflow object dete...
目标检测 - Tensorflow Object Detection API
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跟随技术的脚步-linolzhang的专栏
06-25 3万+
一. 找到最好的工具       “工欲善其事，必先利其器”，如果你想找一个深度学习框架来解决深度学习问题，TensorFlow 就是你的不二之选，究其原因，也不必过多解释，看过其优雅的代码架构和工程化实现之后，相信这个问题不会有人再提，这绝非 Caffe an so on 所能比拟的。       回到题头 － 目标检测，相信你一定看过这篇 Paper： Speed/accuracy trade
tfdetect:基于轻量级Tensorflow C-API的Tensorflow对象检测模型的C ++ CPU推理库
05-10
全称 提供一个C ++库以对使用tensorflow训练的模型执行推理。 前提 OpenCV 2.4（软件包：libopencv-dev） 生成工具（软件包：build-essentials，autoconf） 淡褐色（请参阅） 设置 mkdir build && cd build cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX= < FILL> .. # bazel opts are needed for bazel 0.9 ADDITIONAL_BAZEL_OPTS= ' --incompatible_load_argument_is_label=false ' TF_NEED_MKL=1 make # you can also build with CUDA support. Note that you will be prompted for CUDA spe
TensorFlow Object Detect API 实战与踩坑经验分享
Megrez__的博客
06-17 1602
本项目起源于本人《人工智能原理》一课的大作业，要求识别苹果、香蕉、橙子三种水果，并用IOU、Precision、Recall、mAP四个指标进行评估(谁拿前3个作为最终指标啊)。一通搜索下来最终决定拿 TensorFlow Object Detect API V2 来完成。主要参考了官方教程以及众多大神博客。由于本人主要负责后端的工作，就只在这分享下后端的一些经验。本文主要汇总一下对在这期间有用的教程与分享本人在这安装、训练期间遇到的问题以及解决方法。
【TensorFlow Object Detection API 】Ubuntu16.04 训练自己的数据集 （一）
xy_zhangchn的博客
08-14 1768
Tensorflow Object Detection API Tensorflow Object Detection API 是Tensorflow官方提供的一个目标检测的实现，可靠而且更新速度极快。就我个人使用的感受而言，好用但是坑也不少。现在就写一下我个人的训练过程，希望能给各位提供一个参考。   环境配置 Tensorflow Object Detection API 最近更新之后...
tensorflow_tensorboard_advanced_demo.py例子
01-28
官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，一看就会(tensorflow tensorboard advanced demo)
爆改YOLOV7的detect.py制作成API接口供其他python程序调用（超低延时）
Leon的博客
07-27 1万+
YOLO系列框架凭借其超高的运行流畅度和不俗的准确率，一直被广泛地应用到各个领域。刚刚推出不久的YOLOV7在5FPS到160FPS范围内的速度和精度达到了新的高度，并在GPUV100上具有30FPS或更高的所有已知实时目标检测器中具有最高的精度56.8%AP。作为目标检测领域的一种框架，YOLOV7能在超低延时的情况下，还能把准确率提升一个层次，效果相当惊人。............
深度学习之 物体识别 Tensorflow object detection API 训练自己的模型 完整例子
ClarkChang的博客
07-04 7360
     记录 Tensorflow object detection API 物体识别 训练自己的模型   1、搭建环境  本例子，基于win10 64位 + Anaconda环境 安装和验证(自带例子)过程中会遇到缺失包及各种版本匹配问题(公司网络有些限制)，如果想节省时间的，可以安装如下版本的 Anaconda及相关包   1、安装Anaconda，版本建议如下 Anaconda3-5.2...
基于TensorFlow Object Detection API使用ssd_mobilenet_v1训练自己的数据集并转换为tflite模型（亲测可用）
zjj7725的博客
12-03 3067
使用TensorFlow Object Detection API中mobilenet_ssd_v1训练并转换为tflite模型 1. 环境 OS: Ubuntu 16.04 x64 Anaconda: 4.6.12 Python: 3.6.8 TensorFlow（GPU版）: 1.13.1 OpenCV: 3.4.1 2. 基础环境配置 Anaconda 下载地址: Anaconda-4.6....
tensorflow:使用mask-RCNN训练自己的数据集
m0_49100031的博客
08-09 1393
一：所需环境 numpy scipy Pillow cython matplotlib scikit-image tensorflow>=1.3.0 keras>=2.0.8 opencv-python h5py imgaug IPython[all] 快速安装tensorflow-gpu链接： https://blog.youkuaiyun.com/m0_49100031/article/details/119534426?spm=1001.2014.3001.5502 二：准备数据 labelme数据标
使用Tensorflow+Object Detection API训练模型进行目标检测
weixin_49137039的博客
08-04 417
使用Tensorflow+Object Detection API训练模型进行目标检测 1.环境配置 项目 版本 系统 Windows10专业版1909 CPU Intel Core i5 7200u 内存 8GB GPU Nvidia GeForce 940MX 显存 2GB Python 3.7.6 CUDA 10.2 Tensorflow 1.14.0 Object Detection API 1.13.0 2.将 ...
基于TensorFlow Object Detection API实现RetinaNet目标检测网络（附源码）
专注AI领域
05-26 1432
RetinaNet是作者Tsung-Yi Lin和Kaiming He于2018年发表的论文Focal Loss for Dense Object Detection中提出的网络。RetinaNet凭借其结构精简清晰、可扩展性强、检测准确率高等特点，成为了很多目标检测算法的baseline。在模型的训练过程中，经常会遇到这样的场景：我们需要保存某个时刻训练好的模型参数，这样在对模型进行微调时，才能使用保存好的参数继续训练，而不是再随机生成参数大范围的拟合。
TensorFlow学习——Tensorflow Object Detection API（win10，CPU）
c20081052的专栏
08-26 1万+
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Tensorflow学习——利用Object Detection api训练自己的数据集
偷得浮生半日闲
06-09 7462
环境：Windows 10+tensorflow-gpu-1.6.0 前期准备：完成Object Detection api配置 文件目录结构 ├─Annotation │ └─XML文件 ├─data │ ├─csv文件 │ └─Record文件 ├─images │ └─图片 ├─eval │ └─测试集结果 ├─training │ ├─pbtxt文件 │ ├─co...
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橘子派
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xulei_Tao的博客
05-25 664
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05-23 4032
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配置TensorFlow的objetc_detection api，训练自己的数据
gbbb1234的博客
11-08 9940
objetc_detection api: https://opensource.googleblog.com/2017/06/supercharge-your-computer-vision-models.html github: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection
目标检测第1步-运行tensorflow官方示例
潇洒坤
11-21 1129
致谢声明 本文在学习《Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型（1）——环境搭建与测试》的基础上优化并总结，此博客链接：https://blog.youkuaiyun.com/dy_guox/article/details/79081499，感谢此博客作者。 0.前言 在进行本文操作之前，需要先安装好tensorflo...
yolov8使用gpu训练
最新发布
03-20
<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何使用GPU进行YOLOv8模型的训练。首先，我得整理一下用户提供的引用内容，看看里面有没有相关的信息。用户提到了引用2和3，其中引用2给出了一个训练脚本的例子，使用了多GPU配置，而引用3是关于CUDA环境配置的。 首先，我应该确保用户已经安装好了必要的硬件和驱动。用户需要有一块支持CUDA的NVIDIA显卡，并且安装了最新的驱动。然后，安装CUDA工具包和cuDNN，这是深度学习训练的基础环境。引用3提到了CUDA v12.4的路径，可能用户的环境是CUDA 12.4，但需要确认是否与PyTorch版本兼容。通常，PyTorch的版本需要和CUDA版本匹配，比如PyTorch 2.0以上可能支持CUDA 12.x。 接下来，安装PyTorch和Ultralytics库。用户需要根据CUDA版本选择正确的PyTorch安装命令，例如使用pip安装时指定CUDA版本。Ultralytics库可以通过pip直接安装，它包含了YOLOv8的实现。 然后是多GPU配置。引用2中的代码示例展示了如何设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来选择可用的GPU，以及在训练时指定device参数为[0,1]来使用多卡。需要提醒用户正确设置这些参数，并确保batch size适合多卡训练，可能需要调整batch大小以避免内存不足。 另外，数据集的配置也是关键，用户需要准备好符合YOLO格式的数据集，并正确设置data参数指向YAML文件。引用2中的例子使用了COCO数据集的配置文件，用户可能需要根据自己的数据集路径进行修改。 可能的问题点包括环境配置是否正确，比如CUDA和cuDNN是否安装正确，PyTorch是否能检测到GPU，以及多卡训练时的参数设置是否合理。需要提醒用户验证GPU是否被识别，例如通过torch.cuda.is_available()来检查。 最后，用户可能需要了解训练过程中的监控和优化，比如使用TensorBoard来跟踪训练进度，或者调整学习率等超参数。引用中没有提到这些，但作为补充内容可能对用户有帮助。 总结步骤应该是：环境准备→安装依赖→数据准备→配置训练脚本→执行训练→验证和监控。需要确保每一步都清晰，并给出示例代码，如引用2中的脚本，同时指出需要注意的地方，比如CUDA版本兼容性、多GPU设置等。</think>### YOLOv8使用GPU训练的配置与教程 #### 一、环境准备 1. **硬件要求** - 支持CUDA的NVIDIA显卡（如RTX 30系列、A100等） - 显存建议≥8GB（若使用多卡训练需更高显存） 2. **软件依赖** - 安装最新NVIDIA驱动（需匹配CUDA版本） - 安装CUDA Toolkit（推荐12.x版本）和cuDNN[^3] - CUDA路径示例：`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4\`（Windows）或`/usr/local/cuda-12.4/`（Linux） --- #### 二、安装依赖库 1. **PyTorch与CUDA兼容安装** ```bash # 根据CUDA版本选择PyTorch安装命令（示例为CUDA 12.1） pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` 2. **安装Ultralytics库** ```bash pip install ultralytics ``` --- #### 三、GPU训练配置方法 1. **单卡训练** - 代码示例（指定`device=0`使用第一张GPU）： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8s.pt') model.train(data='coco.yaml', epochs=100, imgsz=640, device=0) ``` 2. **多卡训练** - 设置环境变量并指定多卡编号（如使用0号和1号GPU）： ```python import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" # 控制可见GPU model.train(..., device=[0,1], batch=16) # batch需根据显存调整[^2] ``` --- #### 四、关键参数说明 1. **核心参数** - `data`: 数据集配置文件路径（需YOLO格式） - `epochs`: 训练轮次 - `batch`: 批次大小（多卡可增大） - `workers`: 数据加载线程数（建议≤CPU核心数） 2. **验证GPU是否生效** ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True print(torch.cuda.device_count()) # 显示可用GPU数量 ``` --- #### 五、完整训练流程 1. **数据集准备** - 标注格式需转换为YOLO标准格式（`images/`+`labels/`目录结构） - 配置文件示例（`coco.yaml`）： ```yaml train: ../train/images val: ../val/images names: ['person', 'car', ...] ``` 2. **启动训练** ```bash # 直接命令行调用（无需写Python脚本） yolo detect train data=coco.yaml model=yolov8s.pt epochs=100 device=0,1 ``` ---
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