在 Object Detection API 的示例代码中包含了一个训练识别宠物的 Demo，包括数据集和相应的一些代码。...安装 Object Detection API 首先下载 Object Detection API 的代码： git clone https://github.com/tensorflow/models.git...接下来将 Object Detection API 的库加入到 PYTHONPATH 中： #进入 tensorflow/models/research/export PYTHONPATH=$PYTHONPATH...生成 TFRecord 文件 Object Detection API 的训练框架使用 TFRecord 格式的文件作为输入。所以这里需要将图片和标注转换为 TFRecord 格式的文件。...TFRecord 数据文件是一种将图像数据和标签统一存储的二进制文件，能更好的利用内存，在 TensorFlow 中快速的复制、移动、读取、存储等。
前言 谷歌近期更新了Tensorflow Object-Detection API里面的detection_model_zoo，模型都是非常前沿的，其性能都处于该领域的领先水平，如下图所示： ?...RK3399及MNN1.0环境 笔者的RK3399系统是带桌面的Xubuntu，系统自带Opencv4.0， 因此不需要安装Opencv。MNN可以在RK3399板子上直接编译，无需交叉编译。...Tensorflow Object-Detection API环境 想使用这几个最新的模型，就需要更新detection_model_zoo库及tensorflow的版本，detection_model_zoo...下载最新的即可，笔记是20200704下载的，tensorflow_gpu的版本是1.15，python3.5，CUDA10.0，cudnn7.6，其他的话，缺什么安装什么。...笔者在RK3399测试的性能如下(未做量化，仅代表笔者的测试结果)：需要说明的是，模型在运行过程中，板子非常容易发热，而导致模型的推理时间变长。 ?
download.tensorflow.org/models/object_detection/pet_faces_tfrecord.tar.gz" | tar xzf - 请注意，这些TFRecord...将数据集上载到GCS 在本地获得TFRecord文件后，将它们复制到/data子目录下的GCS存储桶中： gsutil -m cp -r / tmp / pet_faces_tfrecord / pet_faces...要查看Object Detection API支持的所有模型的列表，请查看下方链接（model zoo）。提取检查点后，将3个文件复制到GCS存储桶中。...我们将使用配置文件执行此操作，我们将在下一步中设置该配置文件。我们的配置文件为我们的模型提供超参数，以及我们的训练数据、测试数据和初始模型检查点的文件路径。...：） 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行 此时，你以及拥有了一个训练好的宠物种类检测器，你可以使用Colab notebook在零点设置的情况下在浏览器中测试你自己的图像。
这次公布的Object Detection API同样是放在了tensorflow/models里。 再来说下这次公布的代码的实现方式。...TensorFlow官方实现这些网络结构的项目是TensorFlow Slim，而这次公布的Object Detection API正是基于Slim的。...我们在TensorFlow Object Detection API的官方安装指南中，可以看到这样一句代码： ? 很显然，这就是钦点用Slim作特征抽取了。...这次Google官方公布的Object Detection API别的不说，代码质量肯定是过的去的，因此以后应该不会有人再造TensorFlow下Faster RCNN、R-FCN、SSD的轮子了。...进入到models文件夹，编译Object Detection API的代码： ? 运行notebook demo 在models文件夹下运行： ?
在本教程中，我们将介绍如何调整 API 的 github 仓库中的示例代码，来将对象检测应用到来自摄像头的视频流。 首先，我们将首先修改笔记本，将其转换为.py文件。...四、创建 TFRecord 欢迎阅读 TensorFlow 目标检测 API 系列教程的第 4 部分。在本教程的这一部分，我们将介绍如何创建 TFRecord 文件，我们需要它来训练对象检测模型。...接下来，我们需要设置一个配置文件，然后训练一个新的模型，或者从一个预先训练好的模型的检查点开始，这将在下一个教程中介绍。...在配置文件中，你需要搜索所有PATH_TO_BE_CONFIGURED的位置并更改它们。 你可能还想要修改批量大小。 目前，我的配置文件中设置为 24。 其他模型可能有不同的批量。...在models/object_detection中运行上述命令。
开发环境 · 软件版本信息： Windows10 64位 Tensorflow1.15 Tensorflow object detection API 1.x Python3.6.5 VS2015...VC++ CUDA10.0 硬件： CPUi7 GPU 1050ti 如何安装tensorflow object detection API框架，看这里： Tensorflow Object Detection...object detection API框架中的脚本转换为tfrecord，主要是有几个XML跟JPEG图像格式错误，本人经过一番磨难之后把它们全部修正了。...模型训练 基于faster_rcnn_inception_v2_coco对象检测模型实现迁移学习，首先需要配置迁移学习的config文件，对应的配置文件可以从: research\object_detection...训练过程中可以通过tensorboard查看训练结果： 模型导出 完成了40000 step训练之后，就可以看到对应的检查点文件，借助tensorflow object detection API框架提供的模型导出脚本
本文翻译自Medium上的文章：Step by Step TensorFlow Object Detection API Tutorial — Part 4: Training the Model，原文地址...：https://medium.com/@WuStangDan/step-by-step-tensorflow-object-detection-api-tutorial-part-4-training-the-model...在所克隆的TensorFlow模型库的位置，导航到object_detection/samples/configs文件夹，在此文件夹中，您可以找到所有预训练模型的配置文件。...在models文件夹中创建另一个名为train的文件夹。 修改配置文件 使用文本编辑器打开新移动的配置文件，在最开始的一行将类别的数量更改为数据集中类别的数量。...我建议将此文件放在数据文件夹中。最后将num_examples设置为您拥有的评估样本数。 训练 进入到object_detection文件夹并将train.py复制到新创建的训练文件夹中。
，最终的形式如下图：（当然，对于盘的选择以及文件夹的命名，各位可以按照自己的喜好选择） Step3: 在Anaconda中创建虚拟环境用于安装该API所需的支撑包 3.1：创建虚拟环境 打开commond...环境，接着根据步骤3.4设置该API的PYTHONPATH，然后cd到object_detection目录下。...下载下来的文件夹名称为：faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28 在object_detection文件夹下建立一个training文件夹，然后将上述模型对应的配置文件拷贝到...文件夹拷贝到Tensorflow object detection API 的research文件夹下，就大功告成了。...解决方案就是修改之前的模型配置文件，具体的操作为：我们首先进入到D:\tensorflow1\models\research\object_detection\training目录下，然后打开配置文件faster_rcnn_inception_v2
前言 之前写了一篇如何在windows系统上安装Tensorflow Object Detection API？ 然后就想着把数据集换成自己的数据集进行训练得到自己的目标检测模型。...配置文件和模型 模型训练 这里放一下小詹这个项目的整体截图，方便后边文件的对号入座。...下载后解压到对应文件夹中（见小詹放的第一张项目整体图） 配置文件和模型 建立label_map.pbtxt 这里需要针对自己数据集进行修改，格式如下： item{ id: 1 name...: 'object' } 修改 进入tensorflow/models/research/object_detection/samples/config文件夹找到对应自己模型的config文件，针对自己的情况进行修改...训练模型只需要运行object_detection/legacy路径下的train.py程序即可。(当然object_detection API安装是大前提，具体看上一篇文章！)
下面我们就看看妹子是怎么操作的： TensorFlow Object Detection API 能让我们识别出照片中物体的位置，所以借助它可以开发出很多好玩又酷炫的应用。...TFRecords，输入 TensorFlow Object Detection API 使用 MobileNet 在 CLoud ML Engine 上训练模型 用 Swift 开发一个 iOS 前端...在我详细介绍每个步骤前，有必要解释一些后面会提到的技术名词。 TensorFlow Object Detection API：一款基于 TensorFlow 的框架，用于识别图像中的物体。...我虽然没时间找几千张标记了 Taylor Swift 名字的照片，然后训练一个模型，但是我可以利用从 TensorFlow Object Detection API 中预训练模型里提取出的特征，这些模型都是用几百万张图像训练而成...因为 Object Detection API 会告诉我们物体在照片中的位置，所以不能仅仅把照片和标签作为训练数据输入进去而已。
Build a Taylor Swift detector with the TensorFlow Object Detection API, ML Engine, and Swift by Sara...:TensorFlow对象检测API是基于TensorFlow构建的框架，用于在图像中识别对象。...由于对象检测API（Object Detection API）会输出对象在图像中的位置，因此不能将图像和标签作为训练数据传递给对象。...有了这种处理能力，就可以开始训练了，然后把模型训练的几个小时交给TSwift。 设置云机器学习引擎 所有的数据都是TFRecord格式，我将数据上传到云端开始训练。...参考链接： https://towardsdatascience.com/build-a-taylor-swift-detector-with-the-tensorflow-object-detection-api-ml-engine-and-swift
它由以下步骤组成： 通过创建一组标记训练图像来准备数据集，其中标签代表图像中Wally的xy位置； 读取和配置模型以使用Tensorflow目标检测API； 在我们的数据集上训练模型； 使用导出的图形对评估图像的模型进行测试...RCNN地址： http://download.tensorflow.org/models/object_detection/faster_rcnn_inception_v2_coco_2017_11_...08.tar.gz 管道配置文件地址： https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/samples....tfrecord数据集； 标记映射文件； 指向以上文件的管道配置文件。...首先，我们需要使用models/research/object_detection脚本中存储的检查点（位于我们的训练目录中）导出推理图： python export_inference_graph.py
csv等） models — 一个文件夹，用于存储所有预先训练的模型及其配置文件。 tf-models — 一个文件夹，其中包含Tensorflow中克隆的模型代码，将在建模中使用。...，Tensorflow对象检测API现在应该位于中rf-models/research/object_detection，该代码库目前由社区维护，稍后将在此处调用该模块进行模型训练。...要安装Protobuf，Tensorflow Object Detection API使用Protobufs配置模型和训练参数。...模型训练 接下来，要初始化训练，现在可以直接使用来自TensorFlow Object Detection API的建模脚本： export PROJECT_DIR=在tensorflow目录中的脚本下面运行，将生成量化模型以提高移动性能。
在TensorFlow的许多功能和工具中，隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API（TensorFlow Object Detection API）的组件。...TensorFlow对象检测API：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection ?...在应用中的检测的屏幕截图 Tensorflow对象检测API 这个程序包是TensorFlow对对象检测问题的响应——也就是说，在一个框架中检测实际对象(皮卡丘)的过程。...被一个边框包围着 在RectLabel中，你需要为你的图像的每个边框设置一个标签，在我的例子中，标签是“Pikachu”。...配置文件：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection/samples/configs ssd_mobilenet_v1
致谢声明 本文在学习《Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型（2）——训练并使用自己的模型》的基础上优化并总结，此博客链接：https://blog.csdn.net...csv_to_tfrecord.ipynb的单元格中，复制后运行即可： import os import pandas as pd import tensorflow as tf from object_detection.utils...8.编写配置文件 在桌面文件夹目标检测的文件夹training中，创建配置文件ssdlite_mobilenet_v2_coco.config。 本文作者给读者提供2种方式获得正确的配置文件。...1步-运行tensorflow官方示例》，链接：https://www.jianshu.com/p/c1d8f1c76de7 可以在object_detection文件夹中的samples/config...原生配置文件中的需要修改的部分： 第9行的num_classes，对于本文来说，此数设置为2。
本文翻译自Medium上的文章：Step by Step TensorFlow Object Detection API Tutorial — Part 2: Converting Existing Dataset...to TFRecord，原文地址：https://medium.com/@WuStangDan/step-by-step-tensorflow-object-detection-api-tutorial-part...数据集标签 TensorFlow目标检测API要求所有标记的训练数据都采用TFRecord文件格式。...创建单个的TFRecord条目 TensorFlow在文件using_your_own_dataset.md中为我们提供了一个示例脚本： def create_tf_example(label_and_data_info...在包含TFRecord脚本的文件夹中，并将数据（图像）放在.yaml（或包含图像路径的其他文件）中列出的相同位置，运行以下命令。
本文使用公开数据去运行Tensorflow 新推出的 Object Detection API 带大家实验 Faster RCNN 的 training。...Faster RCNN 是 object detection 中的經典方法, 而 object detection 主要是由 classification 与 localization 所組成，可以參考...简述如何构建自己的数据集 TensorFlow model 官方开源网址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/object_detection...对象检测API必须使用TFRecord的档案格式，我用的是2007年的数据集，如果你手边有2012年的--year要改成2012. ...四种定位算法的原理对比：链接 原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: 目标检测笔记二：Object Detection API 小白实践指南 Related posts: CNN
使用SSD-MobileNet训练模型 因为Android Demo里的模型是已经训练好的，模型保存的label都是固定的，所以我们在使用的时候会发现还有很多东西它识别不出来。...，我们做得，相当于在这个基础上进行再次训练(retrain) 环境设置 进入下载的Model目录： cd models/research/ # 执行 protoc object_detection/protos...在object_detection/目录下创建目录ssd_model mkdir object_detection/ssd_model 把下载好的数据集解压进去，数据集路径为 ..../object_detection/ssd_model/VOCdevkit/ 执行配置文件 python ..../train --pipeline_config_path object_detection/ssd_model/ssd_mobilenet_v1_pets.config 经过漫长的等待，可以看到在/object_detection
最近笔者终于跑通TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型，这里记录下如何完整跑通数据准备到模型使用的整个过程，相信对自己和一些同学能有所帮助。.../releases ），解压压缩包后，把protoc加入到环境变量中： $ cd tensorflow/models $ protoc object_detection/protos/*.proto...（我是把protoc加到环境变量中，遇到找不到*.proto文件的报错，后来把protoc.exe放到models/object_detection目录下，重新执行才可以） 然后将models和slim...另外，TensorFlow还提供了训练过程中利用验证集验证准确性的能力，但是笔者在调用时，仍有些问题，这里暂时就不详细说明了。...），而object detection api提供提供了预训练好的网络，final node name并不好找，所以object_detection目录下还提供了export_inference_graph.py
本教程进行到这一步，您选择了预训练的目标检测模型，转换现有数据集或创建自己的数据集并将其转换为TFRecord文件，修改模型配置文件，并开始训练模型。接下来，您需要保存模型并将其部署到项目中。...将检查点模型(.ckpt)保存为.pb文件 回到TensorFlow目标检测文件夹，并将export_inference_graph.py文件复制到包含模型配置文件的文件夹中。...在项目中使用模型 我在本教程中一直在研究的项目是创建一个红绿灯分类器。在Python中，我将此分类器实现为一个类。...) 在该类中，我创建了一个函数，该函数对图像进行分类，并返回图像中分类的边界框、分数和类别。...您可以在下图中看到我实现的红绿灯分类器。 ? 我最初创建本教程是因为我很难找到有关如何使用Object Detection API的资讯。
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