一.运行样例 官网链接:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb  但是一直有问题,没有运行起来,所以先使用一个别人写好的代码 上一个在ubuntu下可用的代码链接:https://gitee.com/bubbleit/JianDanWuTiShiBie  使用python2运行,python3可能会有问题 该代码由https…

一.tensorflow安装 首先系统中已经安装了两个版本的tensorflow,一个是通过keras安装的, 一个是按照官网教程https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingNativePip使用Virtualenv 进行安装的,第二个在根目录下,做标记以防忘记. 安装教程: 使用 Virtualenv 进行安装 请按照以下步骤使用 Virtualenv 安装 TensorFlow: 发出下列其中一条命令来安装 pip 和…

一.tensorflow提供的evaluation Inference and evaluation on the Open Images dataset:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/oid_inference_and_evaluation.md 该链接中详细介绍了如何针对Open Images dataset数据集进行inference和evaluation,按…

mysql版本:5.7 : 数据库:rdshare:表captain_america3_sd用来记录某帧是否被检测.表captain_america3_d用来记录检测到的数据. python模块,包部分内容参考http://www.runoob.com/python/python-modules.html  https://www.cnblogs.com/ningskyer/articles/6025964.html 一.连接数据库 参考: # 将视频插入数据库 def video_insert…

首先参考https://www.jianshu.com/p/4eaedaeafcb4 这是一个傻瓜似的目标检测样例,目前还不清楚图片怎么转换,怎么验证,后续继续跟进 模型测试(1)图片数据集上测试 python examples/ssd/score_ssd_pascal.py 输出为 I0505 :: caffe.cpp:] Finetuning from models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.…

本节主要学习Keras的应用模块 Application提供的带有预训练权重的模型,这些模型可以用来进行预测,特征提取和 finetune,上一篇文章我们使用了VGG16进行特征提取和微调,下面尝试一下其他的模型. 模型的预训练权重将下载到 ~/.keras/models/ 并在载入模型时自动载入,当然我们也可以下载到自己的目录下,但是需要去源码修改路径. 模型的官方下载路径:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases Te…

预训练模型--开创NLP新纪元 论文地址 BERT相关论文列表 清华整理-预训练语言模型 awesome-bert-nlp BERT Lang Street huggingface models 论文贡献 对如今自然语言处理研究中常用的预训练模型进行了全面的概述,包括背景知识.模型架构.预训练任务.预训练模型的各种扩展.预训练模型的适应方法.预训练模型相关资源和应用. 基于现有的对预训练模型分类方法,从四个不同的角度提出了一个新的分类方法,它从四个不同的角度对现有的原型系统进行分类: 表示类型…

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…

Paddle预训练模型应用工具PaddleHub 本文主要介绍如何使用飞桨预训练模型管理工具PaddleHub,快速体验模型以及实现迁移学习.建议使用GPU环境运行相关程序,可以在启动环境时,如下图所示选择"高级版"环境即可. 如果没有算力卡资源可以点击链接申请. 概述 首先提个问题,请问十行Python代码能干什么?有人说可以做个小日历.做个应答机器人等等,用十行代码可以成功训练出深度学习模型,飞桨的PaddleHub可以轻松实现. PaddleHub是飞桨生态下的预训练模型的管理工…

什么是预训练模型 简单来说,预训练模型(pre-trained model)是前人为了解决类似问题所创造出来的模型.你在解决问题的时候,不用从零开始训练一个新模型,可以从在类似问题中训练过的模型入手. 比如说,你如果想做一辆自动驾驶汽车,可以花数年时间从零开始构建一个性能优良的图像识别算法,也可以从Google在ImageNet数据集上训练得到的Inception model(一个预训练模型)起步,来识别图像. 一个预训练模型可能对于你的应用中并不是100%的准确对口,但是它可以为你节省大量功夫…