with self.detection_graph.as_default(): with tf.Session(graph=self.detection_graph) as sess: # Expand dimensions since the model expects images to have shape: [1, None, None, 3] image_np_expanded = np.expand_dims(imageSerialized, axis=0) image_tensor…

打印pb模型参数及可视化结构import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util tf.reset_default_graph() # 重置计算图 output_graph_path = '/home/huihua/NewDisk/stuff_detector_v1.pb' with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run…

h5_to_pb.py from keras.models import load_model import tensorflow as tf import os import os.path as osp from keras import backend as K #路径参数 input_path = 'input path' weight_file = 'weight.h5' weight_file_path = osp.join(input_path,weight_file) outpu…

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一.下载Tensorflow object detection API工程源码 网址:https://github.com/tensorflow/models,可通过Git下载,打开Git Bash,输入git clone https://github.com/tensorflow/models.git进行下载. 二.标记需要训练的图片 ①.在第一步下载的工程文件models\research\object_detection目录下,建立一个my_test_images用来放测试test和训练t…

1.尽量控制图片大小在1024以内,不然显存会爆炸. 2.尽量使用多GPU并行工作,训练下降速度快. 3.当需要被检测的单张图片里物体太多时,记得修改Region_proposals的个数 4.测试的时候单张图片里物体过多记得修改 vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array函数里面的 max_boxes_to_draw,这个默认是20. 5.训练的样本,自己造的数据集不要与原始数据集量级差异过大,自己造的数据集过多的话,容易导致模型偏向自…

前言   级联分类器的效果并不是很好,准确度相对深度学习较低,本章使用opencv通过tensorflow深度学习,检测已有模型的分类.   Demo       可以猜测,1其实是人,18序号类是狗,因为笔者未找到对应的分类具体信息.   Tensorflow模型下载   https://github.com/opencv/opencv_extra  (注意:未找到对应的分类具体信息.)   OpenCV深度识别基本流程   opencv3.4.x支持了各种模型. 支持的模型   opencv…

目标检测在图形识别的基础上有了更进一步的应用,但是代码也更加繁琐,TensorFlow专门为此开设了一个object detection API,接下来看看怎么使用它. object detection API 配置 首先,能到目标检测了应该至少已经安装好了TensorFlow及其相关依赖.这里主要讲在TensorFlow可以正常使用的基础上目标检测API的配置. (1)下载TensorFlow object detection API 去TensorFlow github上下载整个models…

一.概述 通过之前两篇文章的学习,我们应该已经了解了多元分类的工作原理,图片的分类其流程和之前完全一致,其中最核心的问题就是特征的提取,只要完成特征提取,分类算法就很好处理了,具体流程如下: 之前介绍过,图片的特征是不能采用像素的灰度值的,这部分原理的台阶有点高,还好可以直接使用通过TensorFlow训练过的特征提取模型(美其名曰迁移学习). 模型文件为:tensorflow_inception_graph.pb 二.样本介绍 我随便在网上找了一些图片,分成6类:男孩.女孩.猫.狗.男人.女人…

目录 1.Tensorflow框架简介 2.安装Tensorflow 3.核心概念 4.代码实例和详细解释 5.拓扑图之有向无环图DAG 6.其他深度学习框架详细描述 6.1 Caffe框架: 6.2 Theano框架: 6.3 Keras框架: 1.Tensorflow框架简介 Tensorflow由Google Brain谷歌大脑开源出来的,在2015年11月在GitHub上开源,2016年是正式版,2017年出了1.0版本,趋于稳定.谷歌希望让优秀的工具得到更多的去使用,所以它开源了,从整…

背景: 在自动驾驶中,基于摄像头的视觉感知,如同人的眼睛一样重要.而目前主流方案基本都采用深度学习方案(tensorflow等),而非传统图像处理(opencv等). 接下来我们就以YOLOV3为基本网络模型,Tensorflow为基本框架,搭建一套能够自动识别路面上动态目标,如车辆,行人,骑行人等. 正文: 原生YOLOV3是基于darknet(纯C编写)开发的,这里我们会将YOLOV3架构在Tensorflow平台上(Python,C++跨平台多语言). 关键点介绍: 一.基本的网络结构图:…

背景 听说谷歌的第二代机器学习的框架tensorflow开源了,我也心血来潮去探探大牛的产品.怎奈安装就折腾了一天,现在整理出来备忘. tensorflow官方网站给出的安装步骤很简单: # Only CPU-version is available at the moment. $ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl 安装pip 用到了一个pip的…

深度学习之TensorFlow构建神经网络层 基本法 深度神经网络是一个多层次的网络模型,包含了:输入层,隐藏层和输出层,其中隐藏层是最重要也是深度最多的,通过TensorFlow,python代码可以构建神经网络层函数,比如我们称之为add_layer()函数,由于神经网络层的工作原理是一层的神经元处理完成后得到一个结果,然后传递给下一个神经元,这就类似于函数的return与参数变量,所以最终代码的模型应该如下图所示: 通过add_layer的层层嵌套,实现上一个add_layer的结果返回给…

一.前述 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. 二.相关概念和安装 TensorFlow中的计算可以表示为一个有向图(DirectedGraph)或者称计算图(ComputationGraph)其中每一…

数据:fetch_california_housing(加利福尼亚的房价数据) 1.解析解法 import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_california_housing # 立刻下载数据集 housing = fetch_california_housing(data_home="./datasets", download_if_missing=True) # 获得X数…

原文地址:搭建 MobileNet-SSD 开发环境并使用 VOC 数据集训练 TensorFlow 模型 0x00 环境 OS: Ubuntu 1810 x64 Anaconda: 4.6.12 Python: 3.6.8 TensorFlow: 1.13.1 OpenCV: 3.4.1 0x01 基础环境配置 Anaconda 下载地址: Anaconda-4.6.12-Linux 本文中安装位置为 /usr/local/anaconda3 修改默认的 python 版本为 3.6 cond…

1.TensorFlow的版本要和对应的cuda,cudnn版本都对应上,装了cuda 9.0和cudnn 7.5,TensorFlow默认装了最新版1.13.1,一直出现 DLL error: 找不到指定模块.装了各种VS2015.2017都没用,最后发现是TensorFlow版本太高,需要cuda10.0支持,所以要卸了装1.12版本. 2.cuda版本应该和显卡版本关系不大,显卡显示的是cuda9的版本,应该也可以装cuda 10.0 和 TensorFlow 1.13,不过没有去尝试 3…

条款2: 理解auto自己主动类型推导 假设你已经读过条款1关于模板类型推导的内容,那么你差点儿已经知道了关于auto类型推导的所有. 至于为什么auto类型推导就是模板类型推导仅仅有一个地方感到好奇.那是什么呢?即模板类型推导包含了模板.函数和參数,而auto类型判断不用与这些打交道. 这当然是真的.可是没关系. 模板类型推导和auto自己主动类型推导是直接匹配的. 从字面上看,就是从一个算法转换到还有一个算法而已. 在条款1中.阐述模板类型推导採用的是常规的函数模板: template<ty…

首先要说明,DSST//BMVC2014类的CF是从MOSSE//CVPR2010模型得到的,是从信号的角度考虑问题,该类CF直接认为信号和滤波器之间存在相关的关系 而KCF//TPAMI2015类CF并不默认这一关系,其依然是从传统的分类器(岭回归)角度去求解一个分类器的权重,但是由于其强制训练样本为循环矩阵形式,从而内嵌了权重w有一个类似于相关滤波器的作用. 这两种是不同的,所以最后的检测结果实际上也是有区别的. 而MOSSE(DSST)类的滤波器h和KCF类的权重w实际上有比较大的区别.因…

主要通过whl方式进行配置. 1.1          Whl文件下载地址: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 注意:必须安装numpy-mkl,替代原有的numpy,安装时会自动卸载原版本. 共下载三个文件: numpy-1.16.0+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl protobuf-3.6.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl tensorflow-1.9.0-cp37-cp37m-win_amd…

老是有个习惯,看到开源代码更新了,总是想更新到最新版,如果置之不理的话,就感觉自己懒惰了或有的不负责任了,这个也可能是一种形式的强迫症吧: 前几天晚上git pull TensorFlow,完事后也没去理它,这两天想起来还是做事有头有尾吧, 也想把学习重点转入到TensorFlow,动手玩玩才有感觉嘛^_^.按照Image Recognition https://www.tensorflow.org/tutorials/image_recognition先编译下,其实这个label_image我…

实现的是预测 低 出生 体重 的 概率.尼克·麦克卢尔(Nick McClure). TensorFlow机器学习实战指南 (智能系统与技术丛书) (Kindle 位置 1060-1061). Kindle 版本. # Logistic Regression #---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # solve logistic regression. # y =…

  本文主要记录Keras训练得到的.h5模型文件转换成TensorFlow的.pb文件 #*-coding:utf-8-* """ 将keras的.h5的模型文件,转换成TensorFlow的pb文件 """ # ========================================================== from keras.models import load_model import tensorflow as t…

Lecture note 1: Introduction to TensorFlow Why TensorFlow TensorFlow was originally created by researchers at Google as a single infrastructure for machine learning in both production and research. Later, an implementation of it was open sourced unde…

Introduction to TensorFlow Lite TensorFlow Lite is TensorFlow’s lightweight solution for mobile and embedded devices. It enables on-device machine learning inference with low latency and a small binary size. TensorFlow Lite also supports hardware acc…

ML.NET在不久前发行了1.0版本,在考虑这一新轮子的实际用途时,最先想到的是其能否调用已有的模型,特别是最被广泛使用的Tensorflow模型.于是在查找了不少资料后,有了本篇示例.希望可以有抛砖引玉之功. 环境 Tensorflow 1.13.1 Microsoft.ML 1.0.0 Microsoft.ML.TensorFlow 0.12.0 netcoreapp2.2 训练模型 这里为了方便,利用Keras的API减少所需的代码. import tensorflow as tf mni…

第3课 auto类型推导(2) 一.使用auto的优势 (一)避免使用未初始化变量 (二)可简化变量/对象类型的声明 (三) 在某些场合无法判断出类型时,可用auto自动推导(如lambda表达式) (四)可自适应类型,避免隐式类型转换或显式指定类型可能出现的类型错误,增加代码的可移植性. [编程实验]优先使用auto #include <iostream> #include <vector> #include <map> #include <functional…

Harrison Kinsley ——PythonProgramming.net的创始人 TensorFlow官方网站有相当多的文档和教程,但这些往往认为读者掌握了一些机器学习和人工智能知识.除了知道ML和AI,你也应该对Python编程语言非常熟练.因此,在开始学习如何使用TensorFlow前,首先学习更多的Python语言,而不是与机器学习直接相关的任何东西. 1.假设熟练Python,但不会机器学习,那么可以查看这个机器学习实践w / Python教程,其中涵盖了与机器学习相关的概念.算…

今天这篇文章分析一下ghci交互解释器对类型的推导. 假设有函数fn定义如下: let fn = map map 现在fn的类型是: map map :: [a -> b] -> [[a] -> [b]] 推导过程: 1)首先map函数自身的类型为: map :: (a -> b) -> [a] -> [b] 为了区分开第一个map和第二个map,将另外一个map的类型表示为: map :: (a' -> b') -> [a'] -> [b'] 在调用…