解压进入models-mobiledets\research\object_detection\colab_tutorials\目录下 在此目录下cmd中执行juypter notebook#这个要pip install jupyter,我是anconda自带的 在网页上点击object_detection_tutorial.ipynb#好了 现在可以按照这个例子走了:按.ipynb提示,pip安装tensorflow2.* 和 tf_slim 二、安装Pycocotools 在pip...
2、在models/research/object_detection 创建一个generate_tfrecord.py,代码如下 from __future__ import division from __future__ import print_function from __future__ import absolute_import import os import io import pandas as pd import tensorflow as tf from PIL import Image from object_detection....
为了节省时间这里我选取的样本是从一个作者的Github里面克隆的 (https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Object-Detection-API-Tutorial-Train-Multiple-Objects-Windows-10#1-install-tensorflow-gpu-15-skip-this-step-if-tensorflow-gpu-15-is-already-installed),该作者选取的是扑克牌样本,共有6个类别。所有...
python generate_tfrecord.py --csv_input=/home/chenxin/models-master/research/object_detection/images/data/test.csv --output_path=/home/chenxin/models-master/research/object_detection/images/data/test.record"""importosimportioimportpandas as pdimporttensorflow as tffromPILimportImagefromobject_detection...
https://tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io/en/latest/index.html ==新的安装流程是在此基础上做了一些调整== 注:该流程文件应该是在2021年编辑完成,当时TensorFlow的版本以及支持CUDA和cuDNN版本如下 - TensorFlow:2.5.0 - CUDA Toolkit:11.2 ...
然后在tensorflow环境终端输入 (6) 安装Tensorflow object detection API tensorflow环境终端 cd 到对应路径 (7) 检验安装是否成功 输入 如果出现以下信息说明安装成功 2.测试自带案例 打开Jupyter Notebook, models/research/object_detection/colab_tutorials/inference_tf2_colab.ipynb ...
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。 另外,以Faster RCNN为例,之前在github上,可以找到各种各样非官方的TensorFlow实现,但是这些实现使用的特征抽取层都不是Slim,而是五花八门的什么都有,另外一方面实现代码大量copy自原始的caffe的实现...
TensorFlow Object Detection API遇到的问题及解决 教程网址: Training Custom Object Detectortensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io/en/latest/training.html 1.准备 我按照教程加载的是自己的一个数据集,进行目标检测 下载完成后如下:
object_detection在tensorflow下对应的model模块中,该模块的安装可以参见tensorflow及model的安装。我们可以进入其对应的路径下:E:\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\models\research\object_detection(本文的安装路径)发现存在一个object_detection_tutorial.ipynb的文件。该文件对应的是个物体识别的demeo。接下来运行该...
在GitHub上,TensorFlow Object Detection API是存放在tensorflow/models项目(地址:https://github.com/tensorflow/models)下的。可以通过git来下载tensorflow/models: git clone https://github.com/tensorflow/models.git。 下载tensorflow/models代码后,应该得到一个models文件夹。models文件夹中还有一个research文件夹。下...