(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...
Protoc object_detection/protos/anchor_generator.proto --python_out=. 3、在系统变量中新建名为:“PYTHONPATH”的变量,将Tensorflow project detection API目录下的research/ 及 research/slim 两个文件夹的完整目录进行添加。(注意用分号隔开)同时将…\models-master\research\object_detection路径加入到系统变量中(自...
然后,把生成好的tfrecords文件放在./models/research/object_detection/data 在./models/research/object_detection目录下创建training文件夹,里面再创建文件夹ssd_inception_v2_whsyxt文件夹,然后创建label map文件,我的label map文件为whsyxt_label_map.pbtxt,内容为: item{ id:2 name:'person' } item{ id:1 na...
前一段时间,利用tensorflow object detection跑了一些demo,然后成功的训练了自己的模型,这里我把我的方法分享出来,希望能够帮助大家。 tensorflow object detection api的github 开源地址为,https://github.com/tensorflow/models,这个模块比较新,有很多都在不断更新。我这里就object detection 来分享一下 1 数据集制作 ...
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:
最后呢,要将两个目录的路径添加到环境变量中去,一个是\models\research,另一个是\models\research\slim,我个人认为不添加是没问题的,大家可以试下。至此object detection API已经配置完毕: 接下来需要测试一下: 我使用的是pycharm,在research/object_detection文件夹下新建一个python文件,命名为object_detection_tutori...
(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【...
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/...
要在Tensorflow Object Detection API中使用自己的数据集,必须先把它转换为TFRecord文件格式。下面概述如何写一个生成TFRecord文件的脚本。 Label Maps 每个数据集都有一个与之相关的label map。 该label map定义了从字符串类名到整数类Ids的映射。 label map应该是一个StringIntLabelMap文本框架。
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 ...