自己训练的数据集无法应用于tensorflow浏览器端识别

2024-10-19

tensorflow目标检测API之训练自己的数据集

1.训练文件的配置将生成的csv和record文件都放在新建的mydata文件夹下,并打开object_detection文件夹下的data文件夹,复制一个后缀为.pbtxt的文件到mtdata文件夹下,并重命名为gaoyue.pbtxt 用记事本打开该文件,因为我只分了一类,所以将其他内容删除,只剩下这一个类别,并将name改为gaoyue. 这时我们拥有的所有文件如下图所示. 我们在object_detection文件夹下新建一个training文件夹,在里面新建一个记事本文件并命名为 s

目标检测的标注数据 .xml 转为 tfrecord 的格式用于 TensorFlow 训练

将目标检测的标注数据 .xml 转为 tfrecord 的格式用于 TensorFlow 训练. import xml.etree.ElementTree as ET import numpy as np import os import tensorflow as tf from PIL import Image classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", &quo

Scaled-YOLOv4 快速开始，训练自定义数据集

代码: https://github.com/ikuokuo/start-scaled-yolov4 Scaled-YOLOv4 代码: https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4 论文: https://arxiv.org/abs/2011.08036 文章: https://alexeyab84.medium.com/scaled-yolo-v4-is-the-best-neural-network-for-object-detection-on-m

ML.NET 示例：图像分类模型训练-首选API（基于原生TensorFlow迁移学习）

ML.NET 版本 API 类型状态应用程序类型数据类型场景机器学习任务算法 Microsoft.ML 1.5.0 动态API 最新控制台应用程序和Web应用程序图片文件图像分类基于迁移学习的TensorFlow模型再训练进行图像分类 DNN架构:ResNet.InceptionV3.MobileNet等问题图像分类是深度学习学科中的一个常见问题.此示例演示如何通过基于迁移学习方法训练模型来创建您自己的自定义图像分类器,该方法基本上是重新训练预先训练的模型(如Incept

实践详细篇-Windows下使用VS2015编译的Caffe训练mnist数据集

上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >的顺序. 二:使用caffe做图像分类识别训练测试mnist数据集 1.下载MNIST数据集,MNIST数据集包含四个文件信息,见表格: 文件内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张训练图

使用py-faster-rcnn训练VOC2007数据集时遇到问题

使用py-faster-rcnn训练VOC2007数据集时遇到如下问题: 1. KeyError: 'chair' File "/home/sai/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/pascal_voc.py", line 217, in _load_pascal_annotationcls = self._class_to_ind[obj.find('name').text.lower().strip()]KeyError: 'chair' 解

iis下搭建通过phpstudy集成的环境，phpmyadmin导入数据库无法应解决办法

本人非常喜欢phpstudy的集成php+mysql环境,一键搞定,但是不知道为什么搭建的phpmyadmin的数据库管理器,无法上传,点击无反应发现上传数据的界面有点不同正常情况下是这样的: 非正常,也就是上传点击无法应的情况是这样的:在格式选项下多了很多,扩展选项: 于是找度娘,上官网求助,均无果,最后自己自动丰衣足食. 把原来的PHPMYADMIN删除掉,自己重新配置:(这里删除要注意几点1.先将iis,还有数据库等均停止运行,2.删除,也只删除phpmyadmin里面的文件:) 在百

Fast RCNN 训练自己数据集 (1编译配置)

FastRCNN 训练自己数据集 (1编译配置) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) FastRCNN是Ross Girshick在RCNN的基础上增加了Multi task trainin

使用caffe训练mnist数据集 - caffe教程实战（一）

个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html Ubuntu安装caffe教程参考:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 先讲解一下caffe设计的架构吧: 训练mnist数据集使用 build/tools/caffe 训练步骤:

YOLOV4在linux下训练自己数据集（亲测成功）

最近推出了yolo-v4我也准备试着跑跑实验看看效果,看看大神的最新操作这里不做打标签工作和配置cuda工作,需要的可以分别百度搜索 VOC格式数据集制作,cuda和cudnn配置我们直接利用VOC格式训练自己数据集的模型笔者也是根据官方github的readme操作的没看懂可以进入官方链接看看英文介绍,或者在issue里面提问,笔者花了一天也算是跑通了数据集的代码. paper https://arxiv.org/abs/2004.10934 github https://gi

基于tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别源码整理(github源码分享)

基于tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1 Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分自然人和机器人的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2 Introduction 全自动区分计算机和人类的公

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别源码整理(github源码分享)

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学习笔记TF066:TensorFlow移动端应用，iOS、Android系统实践

TensorFlow对Android.iOS.树莓派都提供移动端支持. 移动端应用原理.移动端.嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应:二在本地运行模型,PC训练模型,放到移动端预测.向服务端请求数据可行性差,移动端资源稀缺.本地运行实时性更好.加速计算,内存空间和速度优化.精简模型,节省内存空间,加快计算速度.加快框架执行速度,优化模型复杂度和每步计算速度.精简模型,用更低权得精度,量化(quantization).权重剪枝(weight prun

TensorFlow环境人脸识别 FaceNet 应用（一）验证测试集

TensorFlow环境人脸识别 FaceNet 应用(一)验证测试集前提是TensorFlow环境以及相关的依赖环境已经安装,可以正常运行. 一.下载FaceNet源代码工程 git clone --recursive https://github.com/davidsandberg/facenet.git 二.下载数据集LFW LFW数据集是由美国马萨诸塞大学阿姆斯特分校计算机视觉实验室整理的下载地址:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz wg

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Navigator对象 Navigator 对象包含有关浏览器的信息,通常用于检测浏览器与操作系统的版本. 对象属性: 查看浏览器的名称和版本,代码如下: <script type="text/javascript"> var browser=navigator.appName; var b_version=navigator.appVersion; document.write("Browser name"+browser); document.wri

下面css hack的写法分别用于哪些浏览器

<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>css hack</title> <style> img{ position: absolute;} #img1{ left: 200px; top: 60px; } #img2{ righ

pytorch实现BiLSTM+CRF用于NER(命名实体识别)

pytorch实现BiLSTM+CRF用于NER(命名实体识别)在写这篇博客之前,我看了网上关于pytorch,BiLstm+CRF的实现,都是一个版本(对pytorch教程的翻译), 翻译得一点质量都没有,还有一些竟然说做得是词性标注,B,I,O是词性标注的tag吗?真是误人子弟.所以自己打算写一篇关于pytorch上实现命名实体识别的翻译,加入自己的理解.前面是一些牢骚话 BiLSTM我上篇博客介绍了pytorch实现LSTM 链接,这里是BiLSTM,网络结构图如下单向的LSTM,当前

[PocketFlow]解决TensorFLow在COCO数据集上训练挂起无输出的bug

1. 引言因项目要求,需要在PocketFlow中添加一套PeleeNet-SSD和COCO的API,具体为在datasets文件夹下添加coco_dataset.py, 在nets下添加peleenet_at_coco.py和peleenet_at_coco_run.py.其中网络结构和backbone等在师兄把项目交付给我之前已经基本完成,所以我主要的工作就是处理COCO的数据(转换成tfrecord文件)和简单更改一些调用的接口.另外PocketFlow中已经包含在VOC上的数据处理,且

TensorFlow 训练MNIST数据集（2）—— 多层神经网络

在我的上一篇随笔中,采用了单层神经网络来对MNIST进行训练,在测试集中只有约90%的正确率.这次换一种神经网络(多层神经网络)来进行训练和测试. 1.获取MNIST数据 MNIST数据集只要一行代码就可以获取的到,非常方便.关于MNIST的基本信息可以参考我的上一篇随笔. mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist', one_hot=True) 2.模型基本结构本次采用的训练模型为三层神经网络结构,输入层节点数与MNIST一行数据的长度一

TensorFlow训练MNIST数据集（1） —— softmax 单层神经网络

1.MNIST数据集简介首先通过下面两行代码获取到TensorFlow内置的MNIST数据集: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist', one_hot=True) MNIST数据集共有55000(mnist.train.num_examples)张用于训练的数据,对应的有55000个标签:共有10000(mnist.t

TensorFlow初探之简单神经网络训练mnist数据集（TensorFlow2.0代码）

from __future__ import print_function from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets(r"C:/Users/HPBY/tem/data/",one_hot=True)#加载本地数据以独热编码形式 import tensorflow as tf #设置超参 learning_rate = 0.01

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