Tensorflow Object Detection API使用TFRecord文件格式读取数据,并提供了(create_pascal_tf_record.py)可以将PASCAL VOC2012数据集转换为TFRecord格式。因此,对车辆车牌检测的实例拟通过制作VOC数据集进而开展训练与测试。其中,(上)主要制作自己的训练数据集,(下)为使用制作的数据集训练、测试。 一、 首先了解下原始VOC...
pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI 第三步: 新建一个系统变量,名为PYTHONPATH,将research和slim的目录添加进去: 至此,object detection API就安装配置完毕。 第四步: 在research/object_detection文件夹下新建一个object_detection_tutorial.py进行测试 # -*- codin...
TensorFlow 2 Object Detection API 物体检测教程 虽然这是linux系统下的,但是操作可以类比。简单地说只有三步 1.下载model-master并解压 其中tensorflow/models的下载可以选择镜像源, 下载下来并解压后是这样的 2.下载Protobuf,把protoc.exe放到research/文件夹下,然后在此处运行 protoc object_detection/protos/*.proto...
(1)预训练模型列表(需要vpn连接google下载) (2)下载压缩包 ssd_mobilenet_v1_coco,90类日常物体,100多M,具体类目标签https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/data/mscoco_label_map.pbtxt faster_rcnn_resnet101_fgvc,2800多个动物种类,近1G,具体类目标签https://github.com...
1.前期工作准备1.首先从GitHub上下载models 网址:https://github.com/tensorflow/models,将object detection文件夹整个复制到python安装目录中的...
tensorflow object detectionapi一个框架,它可以很容易地构建、训练和部署对象检测模型,并且是一个提供了众多基于COCO数据集、Kitti数据集、Open Images数据集、AVA v2.1数据集和iNaturalist物种检测数据集上提供预先训练的对象检测模型集合。 tensorflow object detection api是目前最主流的目标检测框架之一,主流的目标检测模...
TensorFlow 2 需要安装COCO API,而且最好在 object detection api之前安装,不然很有可能报错。 在安装COCO API之前,还需要确认已经安装 Visual C++ 2015 Build Toolshttps://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=691126 然后在tensorflow环境终端输入 (6) 安装Tensorflow object detection API ...
基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型(一) 设置配置文件 新建目录face_faster_rcnn 将上文已完成预数据处理的目录data移动至face_faster_rcnn目录下, 并在face_faster_rcnn目录下创建face_label.pbtxt文件,内容如下: item { ...
TensorFlow Object Detection API 是一个构建在 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。另外,TensorFlow Object Detection API 还提供了 Model Zoo 方便我们选择和切换预训练模型。 安装依赖项 conda protoc 使用以下命令检查是否安装成功。 $ conda --version conda 4.9.2 $ protoc --vers...