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 ...
二 数据准备 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 Ry ywIXVInGxeHi uu g提取码:wib 在桌面新建文件夹目标检测,把下载好的压缩文件n .tar放到其中,并解压 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 ...
2018-12-24 14:46 0 924 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
使用object detection训练并识别自己的模型 1.安装tensorflow(version>=1.4.0) 2.部署tensorflow models - 在这里下载 - 解压并安装 - 解压后重命名为models复制到tensorflow/目录 ...
Tensorflow在更新1.2版本之后多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构(看这里),大大降低了吾等调包侠的开发难度,无论是fine-tuning还是该网络结构都方便了不少。这里讲的的是物体检测(object detection)API,这个库的说明文档很详细,可以的话直接 ...
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 ...
/p/4ebaa78e0233 一、开发环境搭建 操作系统:Windows10 64位 Tens ...