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…

SSD_300_vgg和SSD_512_vgg weights下载链接[需要科学上网~]: Model Training data Testing data mAP FPS SSD-300 VGG-based VOC07+12+COCO trainval VOC07 test 0.817 - SSD-300 VGG-based VOC07+12 trainval VOC07 test 0.778 - SSD-512 VGG-based VOC07+12+COCO trainval VOC07 t…

https://www.cnblogs.com/dyufei/p/8028218.html https://www.myboxlab.com/topic/detail/714ca2d405414f1397140f996b1d8733.html https://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/54097796 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/example…

tf.summary + tensorboard 用来把graph图中的相关信息,如结构图.学习率.准确率.Loss等数据,写入到本地硬盘,并通过浏览器可视化之. 整理的代码如下: import tensorflow as tf x_train = [1, 2, 3, 6, 8] y_train = [4.8, 8.5, 10.4, 21.0, 25.3] x = tf.placeholder(tf.float32, name='x') y = tf.placeholder(tf.float32…

按照官方教程修改下面3处即可编译完成. 修改部分: 在build.gradle文件里修改以下部分: 1.原来: buildscript { repositories { jcenter() } dependencies { classpath 'com.android.tools.build:gradle:3.0.1' classpath 'org.apache.httpcomponents:httpclient:4.5.4' } } 修改后: buildscript { repositorie…

SSD:TensorFlow中的单次多重检测器 SSD Notebook 包含 SSD TensorFlow 的最小示例. 很快,就检测出了两个主要步骤:在图像上运行SSD网络,并使用通用算法(top-k滤波和非最大抑制算法)对输出进行后处理. 以下是成功检测输出的两个示例: 为了运行这个 Notebook 你需要先解压 checkpoint files 在 ./checkpoint unzip ssd_300_vgg.ckpt.zip 然后开始一个 jupyter Notebook jupyt…

Android精选源码 MVP架构Android应用市场项目 android刻度盘控件源码 Android实现一个社区客户端 android商品详情页上拉查看详情 基于RxJava+Retrofit2+Glide+ButterKnife的MVP模式漫画app源码 android twitter like动画的按钮控件 TensorFlow android demo 车道线 车辆 人脸 动作 骨架 识别 检测 Android多功能歌词视图效果源码 一个功能多样的android loading vi…

转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33544892 前言 目标检测近年来已经取得了很重要的进展,主流的算法主要分为两个类型(参考RefineDet):(1)two-stage方法,如R-CNN系算法,其主要思路是先通过启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生一系列稀疏的候选框,然后对这些候选框进行分类与回归,two-stage方法的优势是准确度高:(2)one-stage方法,如Yolo和SSD,其主要思路是均匀地在图片的不同位置…

今天让我们一起来学习如何用TF实现线性回归模型.所谓线性回归模型就是y = W * x + b的形式的表达式拟合的模型. 我们先假设一条直线为 y = 0.1x + 0.3,即W = 0.1,b = 0.3,然后利用随机数在这条直线附近产生1000个随机点,然后利用tensorflow构造的线性模型去学习,最后对比模型所得的W和b与真实值的差距即可. (某天在浏览Github的时候,发现了一个好东西,Github上有一个比较好的有关tensorflow的Demo合集,有注释有源代码非常适合新手入…

原文:https://www.cnblogs.com/nowornever-L/p/6991295.html 1. TensorFlow  生成的  .ckpt 和  .pb 都有什么用? The .ckpt is the model given by tensorflow which includes all the weights/parameters in the model. The .pb file stores the computational graph. To make ten…