7、执行已经训练好的模型 在research文件夹下运行命令:jupyter notebook,运行成功后浏览器自动启动,弹出一个网页,显示 Jupyter 界面,接着在jupyter中打开object_detection文件夹,并单击object_detection_tutorial.ipynb运行试例文件。如下所示: 点击Cell 的Run All ,显示检测结果。 如果提示更新tensorflow版本,那就更新,...
安装TensorFlow Object Detection API的步骤如下(以research文件夹为相对目录): 1.安装或升级protoc 在object_detection/protos/中,可以看到一些proto文件,需要使用protoc程序将这些proto文件编译为Python文件。TensorFlow Object Detection API必须使用2.6.0以上的protoc进行编译,否则会报错。可以使用命令protoc--version查看pro...
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...
index=None)defmain():#path = 'E:\\\data\\\Images'path = r'/home/chenxin/models-master/research/object_detection/images/train531'#path参数更具自己xml文件所在的文件夹路径修改xml_to_csv(path)print('Successfully converted xml to csv.') ...
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 ...
直接在网页上很难找到,所有release的版本都已经去掉了Research/tutorial/sample 这几个文件夹。最终通过如下命令,成功下载到了想要的models,我们这里主要用到research下面的object_detection项目 git clone -b r1.5 https://github.com/tensorflow/models.git
(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 测试自带案例。更多应用例子及拓展功能可以参考考 https://github...
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:
import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg') 接下来可以直接运行刚才创建的object_detection_tutorial.py文件了,结果如下图所示,这是我盗的图,不想再 运行一次了。 这篇文章先介绍到这里,后续继续会写。
在models/research/object_detection/路径终端执行jupyter notebook,自动调用浏览器,然后点开 object_detection_tutorial.ipynb,点击 “Cell”-"Run All",运行后输出两张图片的识别结果。 此外,TensorFlow Object Detection API中提供了多个可直接调用的识别模型,默认的是最简单的ssd+mobilenet模型。因此,可以在此基础上对...