在出现的网页界面中,点击object_detection_tutorial.ipynb,然后该代码会从object_detection目录下的test文件夹下读取官方图片进行测试,最终的结果如下 Step4: 利用该API训练自己的数据集 如果想要训练一个鲁棒的分类器,该API需要较大量的样本进行训练,但是为了演示如何利用该API训练自己的数据集,我们只是采集了少量的样本...
1.3Object Detection API安装 (1)从tensorflow/models下载压缩包,解压。我放到了models文件夹下。 (2)进入D:/anaconda3/models/research/object_detection/protos,可以看到31个项目,大部分都是.proto文件,需要将这些.proto文件编译为.py文件,可执行以下语句,命令行进入object_detection目录。 protoc protos/*.proto --...
(参考:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/using_your_own_dataset.md)在下一篇文章介绍。 1.5. (可选)下载模型 官方提供了不少与训练模型(https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md),这里以ssd_m...
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python\python3.5.2\Lib\site-packages下(目的是为了防止之后的代码发生找不到包的问题) 2.protobuf下载,我下载的是protoc-3.3.0-win32.zip 网址:https://github.com/google/protobuf/...
protoc的作用是将Tensorflow object detection API模型文件中的.pro 文件编译成python文件。window下下载的版本可以是: 下载后解压,可以看到目录如下: 将bin文件夹的路径添加到环境变量: 打开cmd,输入 protoc:输出如下信息则表示添加环境变量成功: 第三步:
Tensorflow object_detection API 目标检测环境搭建blog.csdn.net/zhaoyoulin2016/article/details/80615687 Part 1.配置运行环境 Windows10系统+Anaconda 3.5 在anaconda创建python3.5的环境 1.1 通过anaconda 安装tensorflow 命令为conda install tensorflow-gpu-1.10.0会自动配置CUDA和cuDNN对应版本。
(3)下载Tensorflow object detection API https://github.com/tensorflow/models 从github上下载项目(右上角“Clone or download”-"DownloadZIP"),下载到本地目录(避免中文),解压 (4)Protobuf 安装与配置 在https://github.com/google/protobuf/releases 网站中选择windows 版本(最下面),解压后将bin文件夹中的【...
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...
接下来我们就直入主题开始训练步骤。 1. 在Tensorflow文件夹下新建workspace的文件夹,在workspace下再新建training_demo文件夹 TensorFlow/ ├─ models/ │ ├─ community/ │ ├─ official/ │ ├─ orbit/ │ ├─ research/ │ └─ ... └─ workspace/ ...
请根据 models/blob/master/research/object_detection/g3doc/ 目录下的 installation.md 配置好你的环境 环境搭建可参考:基于win10,GPU的Tensorflow Object Detection API部署及USB摄像头目标检测 1. 测试opencv调用usb,c++和python两个版本 ...