1. tf.nn.conv2d 的参数 padding='SAME' ⇒ 卷积之前的大小和卷积之后的大小一致,默认使用全 0 填充: padding='VALID' ⇒ 也即仅适用其有效部分,而不使用填充其他值会引入无关的数据:…

上次使用Google ML Engine跑了一下TensorFlow Object Detection API中的Quick Start(http://www.cnblogs.com/take-fetter/p/8384564.html),但是遇到了很多错误,索性放弃了 这两天索性从自己的数据集开始制作手掌识别器.先放运行结果吧 所有代码文件可在https://github.com/takefetter/hand-detection查看 使用前所需要的准备:1.clone tensorflow…

视频中的物体识别 摘要 物体识别(Object Recognition)在计算机视觉领域里指的是在一张图像或一组视频序列中找到给定的物体.本文主要是利用谷歌开源TensorFlow Object Detection API物体识别系统对视频内容进行识别,下面将详细介绍整个实现过程. 关键词:物体识别:TensorFlow 1.引言 随着人们工作.生活智能化的不断推进,作为智能化承载者----摄像头,充当起了非常重要的"眼"的作用. 物体识别技术能够进一步实现了"脑"…

cloud执行:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_pets.md 本地执行:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_locally.md 1. 获取数据Oxford-IIIT Pets Dataset # From t…

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.开发环境搭建 ①.安装Anaconda 建议选择 Anaconda3-5.0.1 版本,已经集成大多数库,并将其作为默认python版本(3.6.3),配置好环境变量(Anaconda安装则已经配好).也可以直接安装python,安装各种包比较麻烦,因此直接装了Anaconda集成环境. 安装完Anaconda后,打开Anaconda Prompt,逐个输入conda --version和python --version,出现下图所示内容则安装成功. ②.安装TensorFlow 如果是初学…

四.模型测试 1)下载文件 在已经阅读并且实践过前3篇文章的情况下,读者会有一些文件夹.因为每个读者的实际操作不同,则文件夹中的内容不同.为了保持本篇文章的独立性,制作了可以独立运行的文件夹目标检测. 链接:https://pan.baidu.com/s/1tHOfRJ6zV7lVEcRPJMiWaw 提取码:mf9r,下载到桌面,并解压,目标检测目录下存在:nets.object_detection.training三个文件夹,文件夹training中含有训练了200000次的模型 要求:读者…

三.模型训练 1)错误一: 在桌面的目标检测文件夹中打开cmd,即在路径中输入cmd后按Enter键运行.在cmd中运行命令: python /your_path/models-master/research/object_detection/model_main.py --pipeline_config_path=training/ssdlite_mobilenet_v2_coco.config --model_dir=training --alsologtostderr 运行结果如下图所示:…

一.开发环境 1)python3.5 2)tensorflow1.12.0 3)Tensorflow object detection API :https://github.com/tensorflow/models下载到本地,解压 我们需要的目标检测代码在models-research文件中: 其中object_detection中的README.md记录了API的使用指导: 注意:models包含了众多的模块,可以根据需要选择下载,也可以将整个models一块儿下载,大概420M 4)Pr…

二.数据准备 1)下载图片 图片来源于ImageNet中的鲤鱼分类,下载地址:https://pan.baidu.com/s/1Ry0ywIXVInGxeHi3uu608g 提取码: wib3 在桌面新建文件夹目标检测,把下载好的压缩文件n01440764.tar放到其中,并解压 2)选择图片 在此数据集中,大部分图片都较为清晰,但是有极少数图片像素点少,不清晰.像素点少的图片不利于模型训练或模型测试,选出部分图片文件,在目标检测路径下输入jupyter notebook,新建一个get_som…

*以下二/三.四步骤确保你当前的文件目录是以research文件夹为相对目录. 一/安装或升级protoc 查看protoc版本命令: protoc --version 如果发现版本低于2.6.0或运行命令错误,需要升级protoc了. 升级方法: 1.下载protoc并解压: https://github.com/google/protobuf/releases 2.cd到的protoc的存放目录,并在终端执行: sudo cp bin/protoc /usr/bin/protoc 3.确认是…

From: TensorFlow Object Detection API This chapter help you to train your own model to identify objects required. 1. Data 1.1 Get your own data 标准的范例,从ImageNet上获取数据集 Get your own data from ImageNet Download tiny-imagenet-200.zip, which is smaller tha…

开始预测 一.训练结果 From: Testing Custom Object Detector - TensorFlow Object Detection API Tutorial p.6 训练结果 生成frozen的模型 export PYTHONPATH=/home/unsw/Dropbox/Programmer/1-python/Tensorflow/ssd_proj/models/research/slim::pwd:pwd/slim:$PYTHONPATH python object…

本节对应谷歌开源Tensorflow Object Detection API物体识别系统 Quick Start步骤(一): Quick Start: Jupyter notebook for off-the-shelf inference 本节步骤较为简单,具体操作如下: 1.在第一节安装好jupyter之后,在ternimal终端进入到models文件夹目录下,执行命令: jupyter-notebook 2.会在网页打开Jupyter访问object_detection文件夹,进入obj…

谷歌宣布开源其内部使用的 TensorFlow Object Detection API 物体识别系统.本教程针对ubuntu16.04系统,快速搭建环境以及实现视频物体识别系统功能. 本节首先介绍安装环境: 1.首先简单安装tensorflow,一般用户可以直接按照下面的命令进行安装,若不行请转到http://www.cnblogs.com/wmr95/p/7500960.html进行安装. pip install tensorflow   (# For CPU) pip install te…

前一篇讲述了TensorFlow object detection API的安装与配置,现在我们尝试用这个API搭建自己的目标检测模型. 一.准备数据集 本篇旨在人脸识别,在百度图片上下载了120张张钧甯的图片,存放在/models/research/object_detection下新建的images文件夹内,images文件夹下新建train和test两个文件夹,然后将120分为100和20张分别存放在train和test中. 接下来使用 LabelImg 这款小软件,安装方法参考这里,对t…

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…

Tensorflow的低级API要使用张量(Tensor).图(Graph).会话(Session)等来进行编程.虽然从一定程度上来看使用低级的API非常的繁重,但是它能够帮助我们更好的理解Tensorflow的,更加灵活的控制训练的过程.程序的构建分为两个步骤,第一个步骤是图的构建,第二个步骤是会话的运行. Tensorflow中张量和变量 Tensorflow中图包含一系列的节点还有边.这里的节点是各种指令(op),它负责进行张量的计算,边表示的是指令产生的结果,为张量.构建好一张图以后开始…

[软件环境搭建] 操作系统:windows 10 64位 内存:8G CPU:I7-6700 Tensorflow: 1.4 Python:3.5 Anaconda3 (64-bit) 以上环境搭建请自行到百度查阅教程. [API环境搭建] 1.下载Tensorflow object detection API 下载地址:https://github.com/tensorflow/models 由于Github有时会下载失败,小编特地上传了API至百度云盘供大家下载:https://pan.ba…

1.环境安装配置 1.1 安装tensorflow 安装tensorflow不再仔细说明,但是版本一定要是1.9 1.2 下载Tensorflow object detection API  下载地址:https://github.com/tensorflow/models 1.3 Protobuf 的安装与配置 (1)下载地址:https://github.com/google/protobuf/releases (2)选择python3.4.0版本,解压后将bin文件夹中的[protoc.e…

本教程针对Windows10实现谷歌近期公布的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统,其他平台也可借鉴. 本教程将网络上相关资料筛选整合(文末附上参考资料链接),旨在为快速搭建环境以及实现视频物体识别功能提供参考,关于此API的更多相关信息请自行搜索. 注意: windows用户名不能出现 中文!!! 安装Python 注意: Windows平台的TensorFlow仅支持3.5.X版本的Python 进入Python3.5.2下载页,选择 Files 中…

关于TensorFlow Object Detection API配置,可以参考之前的文章https://becominghuman.ai/tensorflow-object-detection-api-tutorial-training-and-evaluating-custom-object-detector-ed2594afcf73 在本文中,我将讨论如何更改预训练模型的配置.本文的目的是您可以根据您的应用程序配置TensorFlow/models,而API将不再是一个黑盒! 本文的概述:…

参考: https://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79081499 https://blog.csdn.net/u010103202/article/details/79899293 https://www.jianshu.com/p/4ebaa78e0233 一.开发环境搭建 操作系统:Windows10 64位 TensorFlow:1.8 python:3.5 1.安装tensorflow_gpu版本的环境: 1)安装.Net Framew…

Linux安装 参照官方文档:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md 安装Python 下载地址https://www.python.org/,建议安装Anaconda,下载地址https://www.anaconda.com/download/,官网最新版本为Anaconda3-5.1.0,选择对应的操作系统进行安装,笔者选用的版本为4.3.…

前言 已完成数据预处理工作,具体参照: 基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型(一) 设置配置文件 新建目录face_faster_rcnn 将上文已完成预数据处理的目录data移动至face_faster_rcnn目录下, 并在face_faster_rcnn目录下创建face_label.pbtxt文件,内容如下: item { id: 1 name: 'face' } 在已下载的TensorFlow Object Detecti…

如何利用tensorflow的object_detection api开源框架训练基于自己数据集的模型(Windows10系统) 一.环境配置 1. Python3.7.x(注:我用的是3.7.3.安装好后把python.exe的路径加入到全局环境变量path中,方便后续命令) 2. Tensorflow1.13.1(注:目前暂时还不能用tensorflow2.x,因为开源社区还没有针对Windows10+tensorflow2.x的object_detection api参考资料.) 3. P…

This blog is to explain how to install Tensorflow object detection API in Anaconda in Windows 10 as well as how to train train a convolution neural network to do object detection on your own data set. Steps: 1. Installation and Configuration Install…

简介 本文旨在知道您使用低级别TensorFlow API(TensorFlow Core)开始编程.您可以学习执行以下操作: 管理自己的TensorFlow程序(tf.Graph)和TensorFlow运行时(tf.Session),而不是依靠Estimator来管理它们 使用tf.Session运行TensorFlow操作 在此低级别环境中使用高级别组件(数据集.层和feature_columns) 构建自己的训练循环,而不是使用Estimator提供的训练循环 我们建议尽可能使用高阶的AP…

本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃 最近事情比较多,前面坑挖的有点久,今天终于有时间总结一下,顺便把Windows下训练跑通.Linux训练建议仔细阅读https://zhuanlan.zhihu.com/p/27469690,我借鉴颇多,此外还可以参考GitHub上的官方文档https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection.…

"Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors." Huang J, Rathod V, Sun C, Zhu M, Korattikara A, Fathi A, Fischer I, Wojna Z, Song Y, Guadarrama S, Murphy K, CVPR 2017 ------------------------------------ 本文为作者原创,转载请注明出处(ht…