defsplit(df,group):data=namedtuple('data',['filename','object'])gb=df.groupby(group)return[data(filename,gb.get_group(x))forfilename,xinzip(gb.groups.keys(),gb.groups)]defcreate_tf_example(group,path):withtf.gfile.GFile(os.path.join(path,'{}'.format(group.filename)),'rb')asfid...
这个应该是由于Tensorflow版本的问题,我的是基于1.4版本,你的应该是1.5版本。 可以在 models/research/object_detection/data_decoders/tf_example_decoder.py 文件的第110行, 删去 “dct_method=dct_method”这一句。 具体请看下面这个网址: https://stackoverflow.com/questions/48920762/tensorflow-error-typeerror-i...
首先准备自己的数据,我是准备的… 猜一猜 使用TensorFlow Object Detection API 训练自定义目标检测模型 Catch...发表于易 AI ... Tensorflow入门之如何把训练好的模型发到朋友圈装逼 今晚的风儿很喧嚣 目标检测Tensorflow object detection API之训练自己的数据集 SayHelloCode...
OpenCV自带dnn的Example研究(3)— object_detection 这个博客系列,简单来说,今天我们就是要研究 https://docs.opencv.org/master/examples.html下的 6个文件,看看在最新的OpenCV中,它们是如何发挥作用的。 在配置使用的过程中,需要注意使用较高版本的VS避免编译器兼容问题;由于DNN程序的运行依赖于训练成功的模型,...
在上一篇博客"使用tensorflow object detection API 训练自己的目标检测模型 (二)"中介绍了如何使用LabelImg标记数据集,生成.xml文件,经过个人的手工标注,形成了一个大概有两千张图片的数据集。 但是这仍然不满足tensorflow object detection API对训练数据的格式要求(API要求tfrecord个格式的数据),所以下面将.xml文件转化...
1 from object_detection.utils import dataset_util 该模块是我们在Tensorflow object detection API 搭建物体识别模型(一)中下载的,要想使用该模块,我们需要添加环境变量PATHPATH。方法如下:右键计算机->属性 其中变量值包含下载的objec_detection路径及slim路径,如E:\ML\models-master\research;E:\ML\models-master...
2、找到Tensorflow project detection API的目录,打开models\research文件,在当前节目按住Shift右击打开选择打开命令行窗口(或者powershell窗口) A:输入activate 激活anconda环境 activatetensorflow B:继续输入: protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=. ...
原文:TensorFlow Object Detection 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 一、引言 你好,欢迎阅读 TensorFlow 目标检测 API 迷你系列。 这个 API 可以用于检测图像和/或视频中的对象,带有使用边界框,使用可用的一些预先训练好的模型,或者你自己可以训练的模型(API 也变得更容易)。 首先,你要确保你有 TensorFlow 和所...
The propose of TSODA is to introduce a simple and fast way to use semi-supervised learning in your object detection project. TSODA的建议是引入一种简单快速的方法来在对象检测项目中使用半监督学习。 (Example Application) To exemplify the approach and test if everything is working properly, a rand...
tf.train.shuffle_batch([example, label], batch_size=batch_size, capacity=capacity,num_threads=num_thread,allow_smaller_final_batch=True) 1. 2. [data,label] 输入的样本和标签 batch_size batch的大小 capcity 队列的容量 num_threads 线程数,使用多少个线程来控制整个队列 ...