本文在Ubuntu下使用tensorflow的object detection API來訓練自己的數據集。所用模型為ssd_mobilenet,也可以使用其他的模型。當然也可以在windows下訓練,代碼上沒有多大差別,主要是配置環境那里,比較麻煩(windows和linux下都一樣麻煩 ...
參考文章 tensorflow ssd mobilenet實現目標檢測的訓練 TensorFlow基於ssd mobilenet模型實現目標檢測 使用TransferLearning實現環視圖像的角點檢測 Tensorflow MobileNetv SSD MobileNet SSD V 模型的壓縮與tflite格式的轉換 使用TensorFlow Lite將ssd mobilenet移植至安卓客 ...
2019-11-14 17:02 0 1177 推薦指數:
本文在Ubuntu下使用tensorflow的object detection API來訓練自己的數據集。所用模型為ssd_mobilenet,也可以使用其他的模型。當然也可以在windows下訓練,代碼上沒有多大差別,主要是配置環境那里,比較麻煩(windows和linux下都一樣麻煩 ...
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一, 引用 http://hammerjs.github.io/dist/hammer.min.js 二, 功能 hammer提供了一組模擬多點觸摸手勢,增強滑動手勢的體驗度,而且不依賴其它任何庫,用法和jQuery類似: 三, API 一些選項可以通過第二個參數傳入 ...
var touchScale = function() { var startX, endX, scale, x1, x2, y1, y2, imgLeft, imgTop, img ...
項目簡介 最近參加了2017年360前端星計划,完成了一個有趣的UI組件開發大作業,借機和大家分享一下移動端開發的技術啦~~ 本項目采用原生JS和Canvas實現移動端手勢密碼組件,支持手勢密碼設置和驗證。 先加星后看,年薪百萬!歡迎大家關注 ...
一丶概述 如今移動端設備大行其道,前端也走進了移動的領域。在寫移動端頁面的交互效果的時候,我么難免要接觸一些復雜的手勢,而不僅僅像pc端那樣簡單的鼠標事件。手勢實際上是一種輸入模式。我們現在在直觀意義上理解的人機交互是指人與機器之間的互動方式,這種互動方式經歷了鼠標、物理硬件、屏幕觸控 ...
================================慣例碎碎念前言================================ 當時首先想到要做長按事件的時候,我想到的是vue內部的 ...
感覺移動端原生支持的 touch、tap、swipe 幾個事件好像還不夠用,某些時候還會用到諸如縮放、長按等其他功能。 近日學習了一個手勢庫 Hammer.js,它是一個輕量級的觸屏設備手勢庫,能識別出常見的觸摸、拖動、長按、縮放等行為。 依照 官方文檔,開始學習 ...