开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

我如何从头开始训练模型，例如，使用inception v3或v4来使用COCO数据集进行对象检测？

从头开始训练模型，例如使用Inception V3或V4来使用COCO数据集进行对象检测，需要以下步骤：

数据准备：首先，需要准备COCO数据集，包括图像和标注文件。COCO数据集是一个广泛使用的目标检测和图像分割数据集，包含大量的图像和对应的标注信息。
数据预处理：对于训练模型来说，数据预处理是一个重要的步骤。可以使用图像处理库（如OpenCV）对图像进行预处理，例如调整大小、裁剪、归一化等操作。同时，还需要将标注信息转换为模型可接受的格式，如XML或JSON。
模型选择：根据任务需求，选择合适的模型进行训练。Inception V3和V4是一种经典的卷积神经网络模型，适用于图像分类和对象检测任务。可以根据需求选择其中之一。
模型配置：配置模型的参数，包括网络结构、学习率、优化算法等。可以使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）提供的接口进行配置。
模型训练：使用准备好的数据集和配置好的模型进行训练。训练过程中，可以使用批量梯度下降等优化算法进行参数更新，直到模型收敛或达到预设的训练轮数。
模型评估：训练完成后，需要对模型进行评估，以了解其性能。可以使用评估指标如准确率、召回率、F1分数等来评估模型的性能。
模型应用：训练完成的模型可以用于对象检测任务。可以使用训练好的模型对新的图像进行对象检测，并输出检测结果。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云图像识别（https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition）
腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
腾讯云智能视频分析（https://cloud.tencent.com/product/vca）

请注意，以上答案仅供参考，具体实施步骤可能因环境和需求而有所不同。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【下载】PyTorch 实现的YOLO v2目标检测算法

代码的运行是可配置的，比如可以使用命令行参数进行修改（可以通过配置文件重叠（-c / - 配置选项）或命令编辑（-m / - 修改选项）的方式）。...通过TensorBoard监控损失函数值和调试检测结果图像（例如IoU热图，标准数据集以及预测边界框）。并行的模型训练设计。不同的模型被保存到不同的目录中，从而可以同时训练。...统一的数据缓存设计。各种数据集通过相应的缓存插件转换为统一的数据缓存。一些例如PASCAL VOC和MS COCO的插件已经实现。任意可替换的模型插件设计。...其中已经包含了Darknet，ResNet，Inception v3、v4，MobileNet和DenseNet等模块。可扩展的数据预处理插件设计。...将下载多个数据集和模型（原始的Darknet格式，将被转换成PyTorch的格式）。这些数据集将缓存到不同的数据配置文件中，模型会对缓存的数据进行评估。并用于检测示例图像中的对象，并显示检测结果。

1.9K6 0

TensorFlow 智能移动项目：1~5

然后，我们将详细讨论 TensorFlow 对象检测 API 的工作原理，如何使用其多个模型进行推理以及如何使用自己的数据集对其进行重新训练。...TensorFlow 对象检测 API 当前支持的大多数预训练模型都在 80 级 MS COCO 数据集上进行了训练（有关预训练模型及其训练的数据集的完整列表，请参见这里。...尽管我们不会从头开始进行训练，但是您会经常提到 PASCAL VOC 或 MS COCO 数据格式，以及它们涵盖的 20 或 80 个通用类，它们都是在重新训练或使用经过训练的模型时使用的。...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。...但是有时候，您可能需要使用自己的带标注的数据集（在您特别感兴趣的对象或对象部分周围带有边界框）并重新训练现有模型，以便它可以更准确地检测不同的对象类别集合。

4.5K2 0

玩王者荣耀用不好英雄？两阶段算法帮你精准推荐精彩视频

数据集经过验证，我们发现不同视频中的血条大小只与视频高度相关，因此我们将数据集中的所有视频转为标准高度，即720px，同时保持其宽高比不变。...用到三种常用的深度卷积神经网络来训练分类器，包括: Inception V3/V4及Inception-ResNet V2，对于每个采样帧中检测到的英雄，通过分类器获得其姓名与可信度分数，再根据英雄姓名累积每个英雄的可信度分数...图7：英雄检测和识别的整体方案实验结果 Inception V3 / V4和Inception-ResNet V2网络的输入图像大小均为299×299，使用检测算法提取训练和测试样本。...根据表2，我们发现对于所有类型的图像，Inception V3网络优于Inception V4和Inception-ResNet V2网络，Inception V3网络运行速度比图像上的Inception...每个框架中所有英雄的检测和识别的整个过程，包括主英雄的技能区域和首技能区域，对Inception V3网络是200ms，对Inception V4网络是280ms，对Inception-ResNet V2

6891 0

基于 Keras 对深度学习模型进行微调的全面指南 Part 1

我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。首先，为什么对模型进行微调？...当我们得到一个深度学习任务时，例如，一个涉及在图像数据集上训练卷积神经网络（Covnet）的任务，我们的第一直觉将是从头开始训练网络。...一般来说，如果我们的数据集在上下文中与预训练模型的训练数据集没有明显不同，我们应该进行微调。...当然，如果我们的数据集代表一些非常具体的领域，例如医学图像或中文手写字符，并且找不到这个领域的预训练网络，那么我们应该考虑从头开始训练网络。...在 Keras 中微调在这篇文章的第二部分，我将详细介绍如何在 Keras 中对流行模型 VGG，Inception V3 和 ResNet 进行微调。

1.4K1 0

实战演练 | 基于深度学习训练模型正确识别肺炎X光图片

数据描述：数据集中共包含5857张胸腔X光图片，其中训练集4099张（正常图片+肺炎图片），测试集 1757张（训练模型正确识别肺炎X光图片，0=正常，1=肺炎）。...根据已有数据，或许较低版本工作效果更好。例如，本文的图像分类项目使用的就是Inception v3。它们的计算效率与参数效率在所有卷积架构中都是顶尖的。...根据 CS231n 中所介绍的，Inception V4 基本上是当前在 ImageNet 图像分类任务 Top-1 正确率最高的模型。因此之后的项目中一定会再有机会进行详细阐述。...算法说明导入数据 ? 数据格式转换 ? ? 图像增强 ? 分割数据集 ? 构建模型 ? 训练模型 ? ? 模型预测使用模型预测测试集，并将结果输出到csv ? 提交训练 ?...总结和上次的垃圾分类项目进行对比，两次比赛项目中可以获得一些经验与技巧：不同的预训练模型、不同的优化器、不同的loss函数、不均衡采样都可能对结果产生影响，但是如何组合出最好的结果还是需要大量的尝试。

2.4K3 0

从Inception v1到Inception-ResNet，一文概览Inception家族的「奋斗史」

作者向 ILSVRC14 提交使用该架构的模型即 GoogLeNet，这是一个 22 层的深度网络，它的质量是在分类和检测领域进行了评估。...作者进一步展示了适当的激活值缩放如何稳定非常宽的残差 Inception 网络的训练过程。...通过三个残差和一个 Inception v4 的模型集成，作者在 ImageNet 分类挑战赛的测试集上取得了 3.08% 的 top-5 误差率。...这允许我们通过添加更多一致的模块来提高性能。解决方案： Inception v4 的 stem 被修改了。这里的 stem 参考了在引入 Inception 块之前执行的初始运算集。 ?...它们看起来和 Inception v2（或 v3）变体非常相似。 ? （左起）在 Inception v4 中使用的 Inception 模块 A、B、C。

8676 0

YOLO v4：物体检测的最佳速度和精度

YOLO v4目标检测器可以在具有较小mini-batch批处理大小的单GPU上进行训练，使得使用单1080 Ti或2080 Ti GPU训练出超快速和精确的目标检测器成为可能。...YOLO v4在MS COCO数据集上实现了实时检测的最优表现，在Tesla V100上以65 FPS运行，AP达到43.5％。...2.1 骨干骨干网络，如ResNet、DenseNet、VGG等，被用作特征提取器，它们在图像分类数据集（如ImageNet）上进行了预训练，然后在检测数据集上进行了微调。...损失比较上述检测来自Faster R-CNN（Ren等人，2015），该数据在相同的MS COCO数据集上训练，并带有GIoU和CIoU损失。可以注意到CIoU的性能要优于GIoU。...Colab Demo 我制作了一个Colab，您可以在自己的视频中测试YOLO v4及其微型版本，它使用了在MS COCO上训练的模型。

3.3K3 0

目标检测YOLO系列算法的进化史

检测一个对象并从图像中获得高层次的语义或理解将通过3个步骤： 1、分类:这是一个有监督的学习任务，它将训练一个模型，如支持向量机(SVM)， AdaBoost来理解一个对象是否在图像中； 2、定位:通过边界框来区分对象图像...，因为他对交并比的影响更大，交并比是一种评估指标，用于衡量数据集上对象检测器模型的准确性 [6]。...它将不同的数据集 ImageNet 和 COCO 结合起来，以提供更大量的分类数据，扩大检测模型的范围，并提高召回率。COCO 用于目标检测，包含 80 个类别的 100,000 张图像。...召回率则衡量正确检测到真值对象的概率。YOLO V2 在分类和检测数据集上联合训练。该方法对图像进行标记以进行检测，识别边界框和对常见对象进行分类。还是用仅具有类标签的图像用于扩展算法可以检测的类别。...YOLO V4 讨论的一个重要主题是一个实时传统神经网络模型，该模型只需要传统 GPU 进行训练，从而为使用一般 GPU 的任何人提供训练、测试、实现实时、高质量的可能性，以及令人信服的目标检测模型。

1.2K2 0

目标检测YOLO系列算法的进化史

检测一个对象并从图像中获得高层次的语义或理解将通过3个步骤： 1、分类:这是一个有监督的学习任务，它将训练一个模型，如支持向量机(SVM)， AdaBoost来理解一个对象是否在图像中 2、定位:通过边界框来区分对象图像...，因为他对交并比的影响更大，交并比是一种评估指标，用于衡量数据集上对象检测器模型的准确性 [6]。...它将不同的数据集 ImageNet 和 COCO 结合起来，以提供更大量的分类数据，扩大检测模型的范围，并提高召回率。COCO 用于目标检测，包含 80 个类别的 100,000 张图像。...召回率则衡量正确检测到真值对象的概率。YOLO V2 在分类和检测数据集上联合训练。该方法对图像进行标记以进行检测，识别边界框和对常见对象进行分类。还是用仅具有类标签的图像用于扩展算法可以检测的类别。...YOLO V4 讨论的一个重要主题是一个实时传统神经网络模型，该模型只需要传统 GPU 进行训练，从而为使用一般 GPU 的任何人提供训练、测试、实现实时、高质量的可能性，以及令人信服的目标检测模型。

6381 0

构建对象检测模型

TensorFlow对象检测API 一种通用的目标检测框架通常，我们在构建对象检测框架时遵循三个步骤：首先，使用深度学习模型或算法在图像中生成一组的边界框（即对象定位） ?...TensorFlow对象检测API TensorFlow对象检测API是一个框架，用于创建一个深度学习网络来解决对象检测问题。在他们的框架中已经有了预训练的模型，他们称之为Model Zoo。...这包括在COCO数据集、KITTI数据集和Open Images数据集上训练的预训练模型的集合。它们对于在新数据集上进行训练时也很有用，可以用来初始化。...下表描述了预训练模型中使用的各种体系结构： ? MobileNet-SSD SSD架构是一个单卷积网络，它学习和预测框的位置，并在一次通过中对这些位置进行分类。因此，SSD可以进行端到端的训练。...Inception-SSD Inception-SSD模型的架构与上述MobileNet SSD模型的架构相似。区别在于，这里的基本架构是Inception模型。如何加载模型？

1.2K1 0

YOLO家族系列模型的演变：从v1到v8（上）

大多数ImageNet模型使用一个大的softmax来预测概率分布。使用WordTree，对下标执行多个softmax操作。使用WordTree层次结构组合数据集。构建了一个视觉概念的层次树。...通过将数据集中的类映射到树中的同义词集来合并数据集。上图这是一个用于演示的简化WordTree视图。...在第一个阶段，在第一阶段，不是进行网络的权重训练，将图片修改为让网络认为所需的对象不在其上时状态（对抗性攻击）。在第二阶段，网络训练检测在第一阶段改变的图片中的对象。感受野增加，注意机制被使用。...优点 v4不仅比竞争对手更快、更准确，而且还可以在相对较弱的设备上进行训练(例如一台1080Ti)。...论文说明在 ImageNet 上进行初步训练并没有带来任何优势，因此所有模型都是从头开始训练的。 Anchorless，Anchor有它们自己的问题——例如。需要进行初步聚类分析以确定最佳锚点。

7.1K6 0

【教程】利用Tensorflow目标检测API确定图像中目标的位置

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...转移学习的工作原理是，通过使用在预先训练的模型中获得的知识并将其转移到新的模型中，来代替从头开始训练模型这些无用的重复工作。这为我们节省了大量的时间，将花费在训练上的时间用于获得针对我们问题的知识。...我们使用带有经过COCO数据集训练的Inception v2模型的RCNN，以及它的管道配置文件。该模型包含一个检查点.ckpt文件，我们可以使用该文件开始训练。...测试现在我们可以通过在一些示例图像上进行测试来实际使用我们的模型。...我写了一些简单的Python脚本（基于Tensorflow 目标检测API），你可以在模型上使用它们执行目标检测，并在检测到的目标周围绘制框或将其暴露。

2.5K6 0

别磨叽，学完这篇你也是图像识别专家了

几个月前，我写了一篇关于如何使用已经训练好的卷积（预训练）神经网络模型（特别是VGG16）对图像进行分类的教程，这些已训练好的模型是用Python和Keras深度学习库对ImageNet数据集进行训练得到的...虽然SqueezeNet模型非常小，但其训练需要技巧。在我即将出版的书“深度学习计算机视觉与Python”中，详细说明了怎么在ImageNet数据集上从头开始训练SqueezeNet。...Inception虽然没有被用作对象检测器，但仍然能够预测图像中的前5个对象。卷积神经网络可以做到完美的对物体进行识别！再来看下Xception： ?...从本文章的示例可以看出，在ImageNet数据集上预训练的模型能够识别各种常见的日常对象。你可以在你自己的项目中使用这个代码！...总结简单回顾一下，在今天的博文中，我们介绍了在Keras中五个卷积神经网络模型： VGG16 VGG19 ResNet50 Inception V3 Xception 此后，我演示了如何使用这些神经网络模型来分类图像

2.6K7 0

经典神经网络 | 从Inception v1到Inception v4全解析

例如AlexNet，GoogleNet、 VGG-Net、ResNet等都是通过加深网络的层次和深度来提高准确率。...Inception v1的主要特点：一是挖掘了1 1卷积核的作用*，减少了参数，提升了效果；二是让模型自己来决定用多大的的卷积核。...Inception v2和Inception v3最终模型 Inception v4 Inception v4 和 Inception -ResNet 在同一篇论文《Inception-v4, Inception-ResNet...它们看起来和 Inception v2（或 v3）变体非常相似。 Inception v4 引入了专用的「缩减块」（reduction block），它被用于改变网格的宽度和高度。...作者还通过三个残差和一个 Inception v4 的模型集成，在 ImageNet 分类挑战赛的测试集上取得了 3.08% 的 top-5 误差率。

2.3K1 0

论文解读 Receptive Field Block Net for Accurate and Fast

作者选择最新的Inception版本进行模块化修改(即Inception系列中的Inception V4和Inception-ResNet V2)。...在VOC 2007中，作者设置交并比（IoU）阈值为0.5，而在COCO中，作者使用多种阈值对数据集和结果进行更全面的分析。实验结果的评估指标使用平均精度（mAP）。...Microsoft COCO: 为了进一步验证所提出的RFB模块，本文在MS COCO数据集上也进行了实验。...COCO test-dev 2015数据集的检测性能。...为了进一步测试RFB模块的泛化能力，作者将RFB拼接到MobileNet-SSD上, 并使用相同的训练策略在MS COCO数据集上进行训练和评估。

1.6K2 0

口罩、安全帽识别比赛踩坑记（二）比赛流程及 SSD YOLO V3 两版本实现

因为在线服务器的环境，需要构建镜像来使用不同的框架。具体见 2.5.2节。权重冻结：将原本模型的权重值.weights或.ckpt转换为.pb文件。...pb文件作为SavedModel的一部分，可以加载回TensorFlow进行部署或进一步训练。具体见 2.5.3 节。...2.1 数据集口罩和安全帽的数据集都是不可见的，官方给出了100张样例图片，训练集和测试集都是内网存储，我们是在外网操作样例，然后指定地址会有关联。...明确了官方给出的数据集样式及labels，就可以对数据集进行各种预处理，不同的模型要求的处理结果不一样，我把这部分的具体内容放在 github 里分别来谈。...果然一检测完，一魔改完，准确度都达到 0.5 多快 0.6 了，召回率在 0.2左右… 当然， SSD 再低我感觉也不至于这么低的召回率，应该还是哪里有问题，但因为无法查看数据集，思考了半天也没找出问题源头

7342 0

深度学习行人检测器

在本文中，我们将了解最新的深度学习技术是如何解决上述这些问题的，并使用代码来实现它。要快速掌握机器学习应用的开发，推荐汇智网的机器学习系列教程。 1、现代行人检测技术概述 ?...2、使用tensorflow目标检测API进行人体检测 Tensorflow是来自google的开源API，被广泛地用于使用深度神经网络的机器学习任务。...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。...要获得准确率方面的明显提升，就需要考虑Faster RCN Inception V2 COCO或更好的模型。这些模型需要GPU加速才能获得相对合理的处理帧速。

1.7K3 0

OpenCV—Node.js教程系列：用Tensorflow和Caffe“做游戏”

如果你想要释放神经网络的awesomeness来识别和分类图像中的物体，但完全不知道深度学习如何工作，也不知道如何建立和训练神经网络了，那么我有好消息告诉你! 第一步要做什么呢?...首先，我们将使用Tensorflow的Inception模型来识别图像中显示的对象，然后使用COCO SSD模型在单个图像中检测和识别多个不同的对象。让我们看看它是如何工作的!...Inception模型来识别1000类的对象。...为了在单个图像中识别多个对象，我们将使用所谓的单镜头多盒探测器(SSD)。在我们的第二个示例中，我们将研究一个SSD模型，它与COCO(环境中的通用对象)数据集进行了训练。...如果你用它来进行娱乐，我建议你去看看 Caffe Model Zoo，它为不同的使用案例提供了一些训练过的模型，你可以下载。

1.7K10 0

【教程】OpenCV—Node.js教程系列：用Tensorflow和Caffe“做游戏”

如果你想要释放神经网络的awesomeness来识别和分类图像中的物体，但完全不知道深度学习如何工作，也不知道如何建立和训练神经网络了，那么我有好消息告诉你! 第一步要做什么呢?...首先，我们将使用Tensorflow的Inception模型来识别图像中显示的对象，然后使用COCO SSD模型在单个图像中检测和识别多个不同的对象。让我们看看它是如何工作的!...Inception模型来识别1000类的对象。...为了在单个图像中识别多个对象，我们将使用所谓的单镜头多盒探测器(SSD)。在我们的第二个示例中，我们将研究一个SSD模型，它与COCO(环境中的通用对象)数据集进行了训练。...如果你用它来进行娱乐，我建议你去看看 Caffe Model Zoo，它为不同的使用案例提供了一些训练过的模型，你可以下载。

2.4K8 0

【计算机视觉必读干货】图像分类、定位、检测，语义分割和实例分割方法梳理

Inception v3/v4 在GoogLeNet的基础上进一步降低参数。...此外，Inception v3使用了批量归一层。Inception v3是GoogLeNet计算量的2.5倍，而错误率较后者下降了3%。...传统的方法通常是靠加深或加宽网络来提升性能，但计算开销也会随之增加。ResNeXt旨在不改变模型复杂度的情况下提升性能。...(1) 目标检测常用数据集 PASCAL VOC 包含20个类别。通常是用VOC07和VOC12的trainval并集作为训练，用VOC07的测试集作为测试。 MS COCO COCO比VOC更困难。...(1) 语义分割常用数据集 PASCAL VOC 2012 1.5k训练图像，1.5k验证图像，20个类别(包含背景)。 MS COCO COCO比VOC更困难。

2.2K6 1

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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭