使用COCO (inception v3和v4)的TensorFlow提供的预训练模型

COCO (inception v3和v4)是TensorFlow提供的预训练模型，用于图像识别和分类任务。COCO是Microsoft提供的一个大规模图像理解、目标检测和分割数据集，其中包含超过330,000张图像和80个常见对象类别的标注信息。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种深度学习模型。COCO (inception v3和v4)是TensorFlow中的两个预训练模型，基于Google的Inception架构。

这些预训练模型具有以下优势：

高准确性：COCO (inception v3和v4)模型经过大规模的训练和调优，具有较高的图像分类和识别准确性。
广泛应用：这些模型可以应用于各种图像识别和分类任务，包括物体检测、场景理解、人脸识别等。
节省时间和资源：使用预训练模型可以避免从头开始训练模型，节省了大量的时间和计算资源。

COCO (inception v3和v4)模型适用于许多应用场景，例如：

图像分类：将图像分为不同的类别，如动物、食物、建筑等。
目标检测：在图像中定位和识别特定对象，如汽车、人脸、行人等。
图像分割：将图像分割成不同的区域，每个区域表示一个对象或物体。

腾讯云提供了一系列与图像识别和深度学习相关的产品和服务，可以与COCO (inception v3和v4)模型结合使用，例如：

腾讯云AI开放平台：提供了图像识别、人脸识别、物体检测等API接口，可以方便地使用COCO模型进行图像分析和处理。
腾讯云机器学习平台：提供了强大的深度学习框架和工具，可以用于训练和部署自定义的图像识别模型。
腾讯云对象存储（COS）：用于存储和管理大规模的图像数据集，方便与COCO模型进行数据交互和训练。

更多关于腾讯云相关产品和服务的介绍，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

相关·内容

基于tensorflow 1.0的图像叙事功能测试（modelim2txt)

即结合了inception v3　＋　LSTM模型来实现整个架构。将图像的表示后向量与图像标记的词向量传入到整个模型中。（具体的模型见GITHUB相关页面，比较经典的。）...二、实验测试为了进行实验，找了提前训练好的模型，不过由于本文实验在tensorflow 1.0版本之上，需要填好几个坑：（1） word_counts.txt文件的处理，需要将文件中的 b' str...（2）修改预训练模型中的名称，由于预训练模型的名称不一致的问题，所以需要进行修改。...在具体代码修改中，添加一个函数来进行模型的修改和重新保存 # 由于版本不同，需要进行修改 def RenameCkpt(): vars_to_rename = { "lstm/BasicLSTMCell...(概率=0.000039) 注：最后这张图片，是谷歌经典的实验用图，可以看出其测试结果还是相当令人满意的。可惜由于实验硬件太差，要不可以结合inception v4来训练，应该效果会更好。

1.4K6 0

Tensorflow加载预训练模型的特殊操作

在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。...本文介绍一些不常规的操作：如何只加载部分参数？如何从两个模型中加载不同部分参数？当预训练的模型的命名与当前定义的网络中的参数命名不一致时该怎么办？...如果需要从两个不同的预训练模型中加载不同部分参数，例如，网络中的前半部分用一个预训练模型参数，后半部分用另一个预训练模型中的参数，示例代码如下： import tensorflow as tf def...举个例子，例如，预训练的模型所有的参数有个前缀name_1，现在定义的网络结构中的参数以name_2作为前缀。...如果不知道预训练的ckpt中参数名称，可以使用如下代码打印： for name, shape in tf.train.list_variables(ckpt_path): print(name)

2.3K27 1

【重磅】谷歌开源 TensorFlow 图说生成模型，可真正理解图像

更新模型今天我们发布的图像编码器使用 Inception V3 模型，代码在 ImageNet 分类任务上的准确率达到 93.9%。...现在，TensorFlow 版本能够以更快的速度达到同样高的精度：使用英伟达 K20 GPU 在 TensorFlow 上预训练时间，每次仅为 0.7 秒（DistBelief 为 3 秒），总的训练时间只需要之前的四分之一...Show and Tell 采用在 ILSVRC-2012-CLS 图像分类数据集上预训练过的 Inception V3 图像识别模型。解码器是一个长短时记忆（LSTM）网络。...系统现在使用的是 Inception V3 图像分类模型，你还可以选择使用谷歌前不久发布的 Inception-ResNet-v2 模型，看看结果会不会更好。...最后，由于近来对图说生成任务的关注骤增，2015 年人们使用最新发布的 COCO 数据集举办了一项竞赛。

1.4K5 0

tensorflow 2.0+ 预训练BERT模型的文本分类

然后，我们将演示预训练BERT模型在文本分类任务的微调过程，这里运用的是TensorFlow 2.0+的 Keras API。文本分类–问题及公式一般来说, 分类是确定新样本的类别问题。...Tokenizer 官方 BERT 语言模型是使用切片词汇预训练与使用, 不仅token 嵌入, 而且有区分成对序列的段嵌入, 例如问答系统。...微调（Fine-tuning）一旦我们自己预训练了模型，或者加载了已预训练过的模型（例如BERT-based-uncased、BERT-based-chinese）,我们就可以开始对下游任务（如问题解答或文本分类...所以保存预训练的模型，然后微调一个特定的数据集非常有用。与预训练不同，微调不需要太多的计算能力，即使在单个 GPU 上，也可以在几个小时内完成微调过程。...数据集使用THUCNews的一个子集进行训练与测试，数据集请自行到THUCTC：一个高效的中文文本分类工具包下载，请遵循数据提供方的开源协议。

2.4K4 0

深度学习行人检测器

tensorflow 的目标检测API是基于Tensorflow的一个开源库，用来支持目标检测模型的训练和评估。...今天我们将了解以下Tensorflow检测模型ZOO，其中包含了一组与tensorflow目标检测API兼容的预训练模型。...在本文创作的时候，Tensorflow检测模型ZOO包含了16个在COCO数据集上预训练的目标检测模型。其中前12个模型提供盒子输出，因此与本文代码兼容。这些模型可以检测包括人体在内的80类目标。...当然，这些预训练模型可以识别COCO数据集中的80类目标，只需要简单修改上面的代码就可以检测其他类型的目标。...Faster RCN Inception V2 COCO Model 币HOG和HAAR检测器要好的多。这些模型可以提供一个紧贴人体边界的包围框。另外，这些模型也极少产生误报。

1.7K3 0

资源 | GitHub新项目：轻松使用多种预训练卷积网络抽取图像特征

选自GitHub 机器之心整理参与：思源最近 GitHub 有一个非常有意思的项目，它可以使用多种预训练 TensorFLow 模型计算图像特征。...机器之心简要地介绍了该项目，并测试了使用Inception_V1预训练模型抽取图像特征。...每个模型都给出了对应的论文和 TF-Sim 写的模型代码，这些模型代码都来自 TensorFLow 中的 models 子项目。...注意 VGG 和 ResNet V1 的参数转换自它们的原始 Caffe 格式，而 Inception 和 ResNet V2 的预训练参数由谷歌内部完成。...在使用预训练模型抽取图像特征的同时，我们还需要了解各个模型的架构与特点，这样才能更有效地利用它们抽取出来的特征向量。

7996 0

快到没朋友的YOLO v3有了PaddlePaddle 预训练模型

1.1K3 0

TensorFlow 智能移动项目：1~5

如果您想获得最高的准确率，则应该并且可以使用基于 Inception v3 的重新训练模型。...为了使该应用使用我们经过重新训练的 Inception v3 模型和 MobileNet 模型来更好地识别狗的品种，我们需要对该应用进行一些更改。...在示例 Android 应用中使用经过重新训练的模型在 Android 的“TF 分类”应用中使用经过重新训练的 Inception v3 模型和 MobileNet 模型也非常简单。...然后，我们提供了有关如何重新训练基于 Inception v3 的模型和 MobileNet 模型的详细信息，以便我们可以更好地理解和认识我们最好的朋友。...TensorFlow 检测模型动物园中提供了 TensorFlow 对象检测 API 支持的预训练模型的完整列表，并且大多数都是使用 MS COCO 数据集进行训练的。

4.5K2 0

资源 | TensorFlow推出新工具Seedbank：即刻使用的预训练模型库

每个示例都是启发你的一颗小种子，你可以对其进行编辑、扩展，甚至将其融入自己的项目和想法中，例如数据分析问题、艺术项目等等。 ?...Colaboratory 是谷歌的 Jupyter notebook 环境，允许用户使用谷歌提供的免费 GPU 通过浏览器直接运行代码，无需任何设置。...TF Hub 还提供多种可直接应用的预训练机器学习模块，它们通常具备 Colab notebook 来说明如何应用，使操作更加简单。 ?...现在 Seedbank 提供了一个平台来搜索 Colab 支持的机器学习示例。你可以使用最高级类别（top-level category）来缩小探索范围，在 notebook 中搜索关键词。...但最好的一点是 Colab 可以让你编辑 notebook、将副本保存到 Google Drive，并与朋友或在社交媒体上共享那些衍生品，以及可以一直使用 Colab GPU 进行快速训练和推断。

9231 0

浅谈Tensorflow加载Vgg预训练模型的几个注意事项

) net = vgg19.feed_forward(image_expand_dim, 'vgg19') print(net) 上述代码是加载Vgg19预训练模型，并传入图片得到所有层的特征图，具体的代码实现和原理讲解可参考我的另一篇博客...：Tensorflow加载Vgg预训练模型。...uint8数据的范围在(0, 255)中，正好符合图片的像素范围(0, 255)。但是，保存在本地的Vgg19预训练模型的数据接口为float，所以才造成了本文开头的Bug。...保存图片到本地在加载图片的时候，为了使用保存在本地的预训练Vgg19模型，我们需要将读取的图片由uint8格式转换成float格式。...以上这篇浅谈Tensorflow加载Vgg预训练模型的几个注意事项就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

1.6K1 0

OpenCV 基于Inception模型图像分类

---- Inception v1 受到这篇文章的影响与启发，谷歌在2014也提出一个新的网络模型结构Inception网络也就是大家熟知v1网络，其主要贡献在于实现了NIN网络层数的增加，并且在训练各个网络时候为了提高收敛...Inception v2 and Inception v3 于是在v1的基础上作者继续工作，加入了BN层，对大于3x3的卷积用一系列小的卷积进行替代，比如7x7可以被1x7与7x1替代两个小卷积核，5x5...于是作者继续对此网络结构各种优化调整，最终又得到了Inception v3版本 Inception v4 Inception v4一个最大的改动就是引入了残差网络结构，对原有的网络结构进行优化，得到v1...与v2的残差版本网络结构，最终得到一个更加优化的v4模型，完整的v4结构： ?...OpenCV DNN模块中使用Inception模型下载Inception预训练网络模型使用OpenCV DNN模块相关API加载模型运行Inception网络实现图像分类完整的代码实现如下：

1.2K4 0

请谨慎使用预训练的深度学习模型

毕竟，有一个经过大量数据和计算训练的模型，你为什么不利用呢？预训练模型万岁！...利用预训练的模型有几个重要的好处：合并超级简单快速实现稳定(相同或更好)的模型性能不需要太多的标签数据迁移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练的语言模型，如GPT和GPT...每个人都参与其中每一个主流框架，如Tensorflow，Keras，PyTorch，MXNet等，都提供了预先训练好的模型，如Inception V3，ResNet，AlexNet等，带有权重： Keras...Max Woolf提供了一个优秀的基准测试项目，发现CNTK和Tensorflow之间的准确性是相同的，但CNTK在LSTMs和多层感知(MLPs)方面更快，而Tensorflow在CNNs和embeddings...在实践中，你应该保持预训练的参数不变(即，使用预训练好的模型作为特征提取器)，或者用一个相当小的学习率来调整它们，以便不忘记原始模型中的所有内容。

1.6K1 0

TensorFlow 目标检测模型转换为 OpenCV DNN 可调用格式

训练的目标检测模型. 1....TensorFlow Detection Model Zoo TensorFlow 目标检测预训练模型： Tensorflow Detection Model Zoo 1.1....TensorFlow 训练得到的模型是 .pb 后缀的二值文件，其同时保存了训练网络的拓扑(topology)结构和模型权重....这里以 ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29 预训练模型(基于 COCO 数据集训练的 MobileNet-SSD模型)为例： #!/usr/bin/python3 #!...DNN 已可直接调用检测模型 OpenCV 中已经提供的 TensorFlow 目标检测模型和配置文件有： Model Version MobileNet-SSD v1 2017_11_17 weights

2.5K2 0

基于tensorflow 1.x 的bert系列预训练模型工具

tfbert 基于tensorflow 1.x 的bert系列预训练模型工具支持多GPU训练，支持梯度累积，支持pb模型导出，自动剔除adam参数采用dataset 和 string handle...配合，可以灵活训练、验证、测试，在训练阶段也可以使用验证集测试模型，并根据验证结果保存参数。...内置有自定义的Trainer，像pytorch一样使用tensorflow1.14，具体使用下边会介绍。目前内置文本分类、文本多标签分类、命名实体识别例子。...==1.x tqdm jieba 目前本项目都是在tensorflow 1.x下实现并测试的，最好使用1.14及以上版本，因为内部tf导包都是用的 import tensorflow.compat.v1...： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 python run.py 详情查看代码样例 XLA和混合精度训练训练速度测试使用哈工大的rbt3权重进行实验对比，数据为example中的文本分类数据集

1K3 0

Keras使用ImageNet上预训练的模型方式

module，然后load模型，并用ImageNet的参数初始化模型的参数。...如果不想使用ImageNet上预训练到的权重初始话模型，可以将各语句的中’imagenet’替换为’None’。...tf）使用alexnet对mnist数据进行分类，并获得较高准确度（约为98%）本地数据读取和分析很多代码都是一开始简单调用一行代码来从网站上下载mnist数据，虽然只有10来MB，但是现在下载速度非常慢...1 0 0 0 0 0 0 0) 所以，以第一种方式获取的数据需要做一些预处理（归一和one-hot）才能输入网络模型进行训练而第二种接口拿到的数据则可以直接进行训练。...上预训练的模型方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

2.1K1 0

【TensorFlow】使用迁移学习训练自己的模型

最近在研究tensorflow的迁移学习，网上看了不少文章，奈何不是文章写得不清楚就是代码有细节不对无法运行，下面给出使用迁移学习训练自己的图像分类及预测问题全部操作和代码，希望能帮到刚入门的同学。...大家都知道TensorFlow有迁移学习模型，可以将别人训练好的模型用自己的模型上即不修改bottleneck层之前的参数，只需要训练最后一层全连接层就可以了。...我们就以最经典的猫狗分类来示范，使用的是Google提供的inception v3模型。...如果你的路径都没有问题，按下回车就可以训练你的模型 ?...img 可以看到训练简单的猫猫狗狗还剩很轻松，正确率100% 然后可以在cmd中使用以下命令打开tensorboard来查看你的模型,xxxx是你的路径 tensorboard--logdir=C:/xxxx

2.1K3 0

使用TensorFlow训练图像分类模型的指南

转载自：51CTO技术栈原文地址：使用TensorFlow训练图像分类模型的指南众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。...下面，我将和您共同探讨计算机视觉（Computer Vision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。...01 数据集和目标在本示例中，我们将使用MNIST数据集的从0到9的数字图像。其形态如下图所示：我们训练该模型的目的是为了将图像分类到其各自的标签下，即：它们在上图中各自对应的数字处。...通常，深度神经网络架构会提供一个输入、一个输出、两个隐藏层（Hidden Layers）和一个用于训练模型的Dropout层。...接着，您需要对训练和测试的图像进行整形和归一化。其中，归一化会将图像的像素强度限制在0和1之间。最后，我们使用之前已导入的to_categorical 方法，将训练和测试标签转换为已分类标签。

1.1K0 1

使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）「建议收藏」

2、本博客，将使用TensorFlow实现GoogLenet V1和GoogLenet V3的图像分类，其中GoogLenet V3的源码也是参考黄文坚著作《TensorFlow实战》，注意该文的源码仅仅是对...实质上，官网TensorFlow已经使用TF-slim实现了InceptionNet V1,V2,V3,V4等模型，为什么不用呢？因此鄙人在此基础上，完成训练和测试的封装。...3、为了方便大家，这里会提供（1）训练和测试的图片数据集（2）提供制作tfrecords数据格式的Python文件（3）GoogLenet训练和测试的完整代码，包含inception v1 v2...---- 目录使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）一、前言 1、googlenet 的网络示意图： 2、Inception...官网TensorFlow已经提供了使用TF-slim实现的InceptionNet V1,V2,V3,V4模型。TF-Slim是tensorflow中定义、训练和评估复杂模型的轻量级库。

1.1K3 0

MobileNet V1官方预训练模型的使用

/tensorflow/models/master/research/slim/nets/mobilenet_v1.py 1.2 下载MobileNet V1预训练模型 MobileNet V1预训练的模型文在如下地址中下载...V1官方预训练的模型，官方提供了不同输入尺寸和不同网络中通道数的多个模型，并且提供了每个模型对应的精度。...[MobileNet V1不同输入和不同通道数的官方预训练模型] 这里以选择MobileNet_v1_1.0_192为例，表示网络中的所有卷积后的通道数为标准通道数（即1.0倍），输入图像尺寸为192X192...构建网络结构及加载模型参数 2.1 构建网络结构在1.1小节中下载mobilenet_v1.py文件后，使用其中的mobilenet_v1函数构建网络结构静态图，如下代码所示。...先从官网下载label数据，需要注意的是MobileNet V1使用的是ILSVRC-2012-CLS数据，因此需要下载对应的Label信息（本文后面附件中会提供）。解析Label数据代码如下。

3.5K2 0

资源 | 微软开源MMdnn：实现多个框架之间的模型转换

为了运行下面的命令行，你需要使用喜欢的包管理器安装 requests、Keras、TensorFlow。使用 Keras inception_v3 模型作为示例。 1....中间表征：中间表征在 protobuf 二进制文件中储存网络架构，在 NumPynative 格式中储存预训练权重。此外，目前 IR 权重数据使用的是 NHWC 格式。...使用案例以下是该项目实现框架转换的基本案例，其中包括官方的教程和用户提供的各种案例，机器之心简要介绍了官方 Keras 到 CNTK 的转换教程。...准备 Keras 模型。以下示例将首先下载预训练模型，然后使用简单的模型抽取器从 Keras 应用中获取模型，抽取器将抽取 Keras 模型架构和权重。...经过这三步，你已经将预训练 Keras Inception_v3 模型转换成 CNTK 网络文件 converted_cntk.py 和权重文件 converted.npy。

1.6K6 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云