在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...它在数据集级别进行了序列化，这意味着为训练集，验证集和测试集创建了一组记录。还需要创建一个label_map，它将标签名（RBC，WBC和血小板）映射为字典格式的数字。...训练模型 将训练更快的R-CNN神经网络。更快的R-CNN是一个两阶段的对象检测器：首先，它识别感兴趣的区域，然后将这些区域传递给卷积神经网络。输出的特征图将传递到支持向量机（VSM）进行分类。...更快的R-CNN是TensorFlow对象检测API默认提供的许多模型架构之一，其中包括预先训练的权重。这意味着将能够启动在COCO（上下文中的公共对象）上训练的模型并将其适应用例。...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。
TensorFlow对象检测API是一个建立在TensorFlow之上的开源框架，可以轻松构建，训练和部署对象检测模型。 到目前为止，API的性能给我留下了深刻的印象。...在这篇文章中，我将API的对象设定为一个可以运动的玩具。本文将用六个步骤突出API的性能并教你如何构建一个玩具探测器，你也可以根据这六个步骤扩展与实践你想要构建的任何单个或多个对象检测器。 ?...TensorFlow玩具检测器 代码在我的GitHub repo上。...TensorFlow检测模型 对于这个项目，我决定使用在coco数据集上训练的faster_rcnn_resnet101。...我在iPhone上录制的一段新视频中测试了这个模型。在我的前一篇文章中，我使用Python moviepy库将视频解析成帧，然后在每个帧上运行对象检测器，并将结果返回到视频中。
在我的Github repo上发布了具有评估图像和检测脚本的最终训练模型。...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...现在，我们准备开始训练。 训练 Tensorflow目标检测API提供了一个简单易用的Python脚本来重新训练我们的模型。...train.py的输出应该如下所示： ? 用最重要的信息来查找损失。这是在训练或验证集中每个示例错误的总和。当然，你希望它尽可能低，这意味着，缓慢下降表示你的模型正在学习（或过度拟合你的训练数据）。...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。
大致分为以下几步： 将图片打标签后创建数据集，其中标签注明了威利在图片中的位置，用x，y表示； 用TensorFlow物体检测API获取并配置神经网络模型； 在数据集上训练模型； 用导出的图像测试模型；...TensorFlow物体检测API在训练数据是则将上述两个结果结合了起来。它由一系列图像组成，并包含目标对象的标签和他们在图像中的位置。...详细过程可参考这里，训练和评估过程也可以在作者的GitHub上找到。 准备模型 TensorFlow物体检测API提供了一组性能不同的模型，它们要么精度高，但速度慢，要么速度快，但精度低。...然后就可以开始训练啦。 训练 TensorFlow物体检测API提供了一个十分容易上手的Python脚本，可以在本地训练模型。...train.py的输出看起来是这样： 用最重要的信息查看是否有损失，这是各个样本在训练或验证时出现错误的总和。
2.0 版本体现了开发人员在改善 TensorFlow 可用性、简洁性和灵活性方面所做出的努力，亮点如下： 在不牺牲基于图形的执行的性能优化情况下，默认情况下启用实时执行（Eager Execution...迁移学习图解 现在我们能用 TensorFlow 2.0 的高级 Keras API 快速构建图像分类模型。因为用了迁移学习，我们可以用预训练的 MobileNetV2 模型作为特征检测器。...在 TensorFlow 2.0 中，之前的 tf.train 和 tf.keras.optimizers API 中的优化器已经统一在 tf.keras.optimizers 中，并用升级的 TensorFlow...同样，在不牺牲基于图形的执行的性能优势的情况下，默认情况下会用 Eager Execution 进行训练。...迁移学习 30 个 epoch 的准确率和损失。 模型的微调 接着我们试着进一步提高模型的准确率。当我们在使用迁移学习时，我们只要在固定 MobileNetV2 的情况下训练新的分类层即可。
这种损失是策略梯度算法的核心。正如将看到的，定义损失几乎是开始在RLlib中训练RL策略所需要的全部。 ?...带有RLlib的功能性RL RLlib是一个用于强化学习的开源库，它为各种应用程序提供高可伸缩性和统一的API。它提供了多种可扩展的RL算法。 ?...该模型可以根据损失函数的需要提供其他方法，例如值函数（浅橙色）或其他用于计算Q值的方法等（未显示）。 RLlib启动和扩展RL训练所需的所有政策对象。...在急切模式下，这涉及到调用action_fn（动作采样器的DQN示例），该函数创建一个相关的动作分配/动作采样器，然后从中进行采样。 ? 训练：前进和后退，以学习一系列经验。...模型状态：这些是我们试图通过RL损失学习的策略参数。对于图形和急切模式，必须以相同的方式访问和优化这些变量。幸运的是，Keras模型可以在任何一种模式下使用。
目标张量表示期望值，由奖励张量和bootstrapped_q张量计算得出，而γ是浮点数。损失张量表示我们的训练损失为均方误差。 现在，我们为引入的张量添加断言，如下清单所示。...如果B中的至少一个张量取决于A中的一个张量，则从节点B到节点A会有一个有向边。在我们的示例中，损耗张量取决于预测和目标张量。因此，从预测节点和目标节点到损失节点有两个方向性边缘。...我们已将这些技术应用于所有Tensorflow学习者。下表报告了我们花在验证五个模型上的时间以及发现的错误数量。 ? Table 1...."编码时间"列报告了我们花费在编写这些学习者代码上的时间（以小时为单位）。总共我们花了24个小时。 "验证时间"列报告了我们在验证上花费的时间。...它显示了花费在每种技术上的时间百分比以及检测到的错误数量。总共，我们仅在5小时内检测到23个错误。更重要的是，应用这些技术后，我们知道我们的代码是正确的。
keras 模块原本并非是 Tensorflow 的高级 API，而是一个身在 Google 工作的工程师基于 Tensorflow 和 Theano 开发出来的第三方模块，让其他人也能够快速的构建属于自己的模型...: 训练设定好的神经网络 .evaluate: 计算神经网络的损失值和验证集正确率 .predict: 计算新的数据在此模型的正确率 .save: 把更新到一定阶段的神经网络参数储存起来，如同 checkpoint...完成神经网络的构建之后，接下来把整个框架使用 compile 打包起来，在参数部分设定需要使用的梯度下降函数和损失函数的使用算法。...完整的代码如下： ? 接着同样步骤使用验证集的数据检测训练完成的模型的准确率，切记同样需要使用非拉直状态的图像数据和 one hot 形式的标签数据作为参数输入。 ? 1-2....如同在线性模型训练完后所使用验证集准确率测试操作，也使用 evaluate 函数检测准模型准确率。 ? 1-2-2.
因此，目标检测是一个在图像中定位目标实例的计算机视觉问题。 好消息是，对象检测应用程序比以往任何时候都更容易开发。目前的方法侧重于端到端的管道，这大大提高了性能，也有助于开发实时用例。...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） ?...❞ 从某种意义上说，api是很好的节省时间的工具。在许多情况下，它们也为用户提供了便利。 因此在本文中，我们将介绍为目标检测任务开发的TensorFlow API。...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。
了解如何在 TFRecord 中转换图像和标注文件以输入到 TensorFlow 对象检测 API（第 10 章） 了解如何使用自己的图像来使用 TensorFlow 对象检测 API 训练模型并对其进行推理...在本章中，我们将使用 TensorFlow 对象检测器执行以下任务： 使用 Google Cloud 和 Coco 数据集上的预训练模型进行对象检测 使用 TensorFlow Hub 和 Coco 数据集上的预训练模型进行对象检测...在 Google Cloud 上使用 TensorFlow 检测对象 以下说明介绍了如何使用 Google Cloud 上的 TensorFlow 对象检测 API 来检测对象。...使用 TensorFlow 和 Google Colab 训练自定义对象检测器 在本练习中，我们将使用 TensorFlow 对象检测 API 使用四种不同的模型训练自定义对象检测器。...对象检测 API 转换在“第 10 章”，“使用 R-CNN，SSD 和 R-FCN 的对象检测”中开发的训练模型。
使用TensorFlow'layers'和'estimator'API构建一个简单的神经网络（如：Multi-layer Perceptron）来对MNIST数字数据集进行分类。...简单神经网络（Eager API）(包含notebook和py源代码)。使用TensorFlow Eager API构建一个简单的神经网络（如多层感知器）来对MNIST数字数据集进行分类。...5、工具 保存和还原模型(包含notebook和py源代码)。使用TensorFlow保存和还原模型。 Tensorboard - 图形和损失可视化(包含notebook和py源代码)。...引入TensorFlow数据集API以优化输入数据管道。 7、多GPU 多GPU的基本操作(包含notebook和py源代码)。在TensorFlow中引入多GPU的简单示例。...在多GPU上训练神经网络(包含notebook和py源代码)。一个清晰简单的TensorFlow实现，用于在多个GPU上训练卷积神经网络。 数据集 一些示例需要MNIST数据集进行训练和测试。
这个 API 可以用于检测图像和/或视频中的对象，带有使用边界框，使用可用的一些预先训练好的模型，或者你自己可以训练的模型（API 也变得更容易）。...三、跟踪自定义对象 欢迎阅读 TensorFlow 目标检测 API 系列教程的第 3 部分。 在这部分以及随后的几部分中，我们将介绍如何使用此 API 跟踪和检测自己的自定义对象。...这只是拆分训练/测试和命名文件的有用的东西。 继续并创建一个数据目录，然后运行它来创建这两个文件。 接下来，在主对象检测目录中创建一个训练目录。...五、训练自定义对象检测器 欢迎阅读 TensorFlow 对象检测 API 系列教程的第 5 部分。在本教程的这一部分，我们将训练我们的对象检测模型，来检测我们的自定义对象。...为了使用模型来检测事物，我们需要导出图形，所以在下一个教程中，我们将导出图形，然后测试模型。 六、测试自定义对象检测器 欢迎阅读 TensorFlow 对象检测 API 教程系列的第 6 部分。
: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。...例如，你可以用许多猫的照片来训练对象检测器，一旦训练好了你就可以输入一个待遇测的猫的图像，它会返回一个矩形列表，每个矩形中有一个猫。虽然是API，但您可以把它看作是一组用于迁移学习的方便实用的工具。...训练一个对象识别模型需要大量时间和大量的数据。对象检测中最牛的部分是它支持五种预训练的迁移学习模型。转移学习迁移学习是如何工作的？...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。...最后，在我的iOS应用程序中，可以监听图像Firestore路径的更新。如果检测到，我会下载图像，并与检测分数一起显示在应用程序中。这个函数将替换上面第一个Swift代码片段中的注释： ?
编译：yxy 出品：ATYUN订阅号 是否能够更快地训练和提供对象检测模型？...我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。...，可以对狗和猫品种进行实时检测，并且手机上的空间不超过12M。请注意，除了在云中训练对象检测模型之外，你也可以在自己的硬件或Colab上运行训练。...：） 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。...文件包含图形和所有模型参数，可以通过Android设备上的TensorFlow Lite解释器运行，并且应该小于4 Mb。
在计算机视觉领域，提供了丰富的计算机视觉库，可用于图像分类、目标检测、图像分割和图像生成等任务，支持使用预训练的模型进行迁移学习。在强化学习领域，可使用深度强化学习算法训练智能体解决复杂任务。...（三）Keras：简单易用的高级 API Keras 具有简单易用的特点，用户只需关注训练过程中的定义层、编译器、优化器、损失函数等，即可快速搭建并训练深度学习模型。...但是，这种高级 API 的设计也限制了一些高级用户对模型的深度定制。 （二）训练效率方面 TensorFlow 在训练效率方面表现出色，尤其是在大规模分布式训练方面具有强大的优势。...Keras 在训练效率方面相对较弱，因为它是建立在其他框架之上的高级 API。但是，Keras 可以利用其底层框架的优势，如 TensorFlow 的高效训练机制，来提高训练效率。...在图像分类、对象检测和语音识别等领域有广泛应用，如在 Kaggle 竞赛中，已被证明能够大幅提升推理速度。此外，还支持多 GPU 扩展，适用于大规模并行训练环境。
在 TensorFlow 中，会按反向传播损失训练嵌套，和训练神经网络中的任何其他参数一样。...TensorFlow Playground 显示的“训练损失”值和“测试损失”值都是 MSE。 指标 (metric) 您关心的一个数值。可能可以也可能不可以直接在机器学习系统中得到优化。...在使用底层 TensorFlow API 时，您可以直接创建并管理一个或多个 tf.session 对象。在使用 Estimator API 时，Estimator 会为您创建会话对象。...TensorBoard 一个信息中心，用于显示在执行一个或多个 TensorFlow 程序期间保存的摘要信息。 TensorFlow 一个大型的分布式机器学习平台。...TensorFlow Serving 一个平台，用于将训练过的模型部署到生产环境。 测试集 (test set) 数据集的子集，用于在模型经由验证集的初步验证之后测试模型。 与训练集和验证集相对。
这篇文章是“用Tensorflow和OpenCV构建实时对象识别应用”的后续文章。具体来说，我在自己收集和标记的数据集上训练了我的浣熊检测器。完整的数据集可以在我的Github repo上看到。...特别地，我创建了一个具有相对良好结果的对象检测器来识别浣熊。...创建数据集 你需要做的第一件事是创建自己的数据集:Tensorflow的Object Detection API使用TFRecord文件格式，因此在最后我们需要将数据集转换为该文件格式。...还有一个样本文件也被提供，并且基本上我只取默认值。 在训练开始时，也建议你开始做评估工作。你可以通过在你的本地机器上运行Tensorboard来监控训练和评估工作的过程。...总的来说，我以一个批尺寸为24的22k步长运行了大概一个小时，但是我已经在大约40分钟内取得了很好的效果。 这是总损失的演变过程: ? 由于预训练模型，总损失相当快。
在 TensorFlow 中，会按反向传播损失训练嵌套，和训练神经网络中的任何其他参数一样。...TensorFlow Playground显示的“训练损失”值和“测试损失”值都是 MSE。 指标 (metric) 您关心的一个数值。可能可以也可能不可以直接在机器学习系统中得到优化。...在使用底层 TensorFlow API 时，您可以直接创建并管理一个或多个 tf.session 对象。在使用 Estimator API 时，Estimator 会为您创建会话对象。...TensorBoard 一个信息中心，用于显示在执行一个或多个 TensorFlow 程序期间保存的摘要信息。 TensorFlow 一个大型的分布式机器学习平台。...TensorFlow Serving 一个平台，用于将训练过的模型部署到生产环境。 测试集 (test set) 数据集的子集，用于在模型经由验证集的初步验证之后测试模型。 与训练集和验证集相对。
在 GPU 驱动的 Ubuntu 上设置 TensorFlow 使用良好的深度学习框架（例如 TensorFlow）的好处之一是在模型训练中无缝支持使用图形处理单元（GPU） 。...总而言之，我们将在本章中介绍以下主题： 物体检测：快速概述 设置 TensorFlow 对象检测 API 重新训练 SSD-MobileNet 和更快的 RCNN 模型 在 iOS...TFRecords 是一种有趣的二进制格式，其中包含 TensorFlow 应用可用于训练或验证的所有数据，如果您想使用 TensorFlow 对象检测 API 重新训练自己的数据集，则 TFRecords...正如我们在“设置 TensorFlow 对象检测 API”部分中所看到的那样，summary_graph工具显示了我们在应用中使用的三种预训练对象检测模型的以下信息（请注意uint8类型）： Found...然后，我们详细介绍了如何使用 TensorFlow 对象检测 API 通过预训练的模型进行现成的推理，以及如何在 Python 中重新训练预训练的 TensorFlow 对象检测模型。
类别 (class) 为标签枚举的一组目标值中的一个。例如，在检测垃圾邮件的二元分类模型中，两种类别分别是 “垃圾邮件” 和 “非垃圾邮件”。...在 TensorFlow 中，会按反向传播损失训练嵌套，和训练神经网络中的任何其他参数时一样。...TensorFlow Playground 显示的 “训练损失” 值和 “测试损失” 值都是 MSE。 指标 (metric) 您关心的一个数值。可能可以也可能不可以直接在机器学习系统中得到优化。...TensorBoard 一个信息中心，用于显示在执行一个或多个 TensorFlow 程序期间保存的摘要信息。 TensorFlow 一个大型的分布式机器学习平台。...TensorFlow Serving 一个平台，用于将训练过的模型部署到生产环境。 测试集 (test set) 数据集的子集，用于在模型经由验证集的初步验证之后测试模型。 与训练集和验证集相对。
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