Advertisement

保姆级TensorFlow 2.x Object Detection API定制物体检测器项目源码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供详尽教程与源代码，指导初学者使用TensorFlow 2.x的Object Detection API从零开始构建和定制物体检测模型。适合希望深入理解机器视觉技术原理及应用开发人员学习。 【物体检测快速入门系列 | 01】基于Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器的博文配套项目源代码包括数据集标注、标签映射、标注文件格式转换脚本，训练流水线配置，训练脚本、评估脚本、导出脚本以及模型推理脚本。整套工具链涵盖了完整的自定义物体检测流程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 保姆级TensorFlow 2.x Object Detection API定制物体检测器项目源码
    优质
    本项目提供详尽教程与源代码，指导初学者使用TensorFlow 2.x的Object Detection API从零开始构建和定制物体检测模型。适合希望深入理解机器视觉技术原理及应用开发人员学习。 【物体检测快速入门系列 | 01】基于Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器的博文配套项目源代码包括数据集标注、标签映射、标注文件格式转换脚本，训练流水线配置，训练脚本、评估脚本、导出脚本以及模型推理脚本。整套工具链涵盖了完整的自定义物体检测流程。
     
  • TensorFlow Object Detection API Models.zip
    优质
    TensorFlow Object Detection API Models.zip包含用于物体检测任务的各种预训练模型和配置文件，适用于多种应用场景。 如何在2020年2月下载TensorFlow Object Detection API的完整版本？
     
  • 利用TensorFlow Object Detection API实现基于SSD模型的实时目标检测
    优质
    本项目采用TensorFlow Object Detection API，结合SSD算法，在视频流中进行高效、实时的目标识别与追踪。 使用 TensorFlow Object Detection API 进行实时目标检测（基于 SSD 模型）的实验目的是实现行人识别、人脸识别以及交通灯识别等功能，并确保系统能够进行实时检测，平均帧率超过15 FPS。此外，还将利用 tflite 将模型移植到嵌入式设备上运行。
     
  • 基于Single Shot Multibox Detector的多目标视频物体检测(Object-Detection-SSD)
    优质
    本研究采用Single Shot Multibox Detector(SSD)算法进行多目标视频物体检测，实现快速准确地识别和定位视频中的多个对象。 对象检测固态硬盘介绍 使用Single Shot Multibox Detector（SSD）来识别视频中的多个物体。重量文件被拆分为若干部分：ssd300_mAP_77.43_v2.pth.000、ssd300_mAP_77.43_v2.pth.001、ssd300_mAP_77.43_v2.pth.002、ssd300_mAP_77.43_v2.pth.003和ssd300_mAP_77.43_v2.pth.004。加入这些文件后，可以进一步阅读有关SSD的更多信息，并查看来自SSD的演示。 要开始使用，请参考virtual_platform_windows.yml文件以创建一个虚拟平台：运行命令`conda env create -f virtual_platform_windows.yml`来完成环境设置。在updateobject_detection.py中，读者需要将代码中的imagei部分进行修改。
     
  • Object-Detection-Flask-API: Python中的简单YOLOv3对象检测Flask API
    优质
    本项目提供了一个基于Python的简易YOLOv3物体检测框架，并将其封装为Flask接口，便于Web应用集成。 Python（Flask）中的简单YOLOv3对象检测API 该存储库提供了使用Python实现的简单的物体检测，并利用了Flask作为API框架。它基于YOLOv3物体检测系统，我们将在COCO数据集上使用预训练权重进行模型部署。 安装步骤如下： 1. 克隆仓库并安装所需依赖。 注意：这里采用的是Windows操作系统和Pip工具来进行软件包的管理与安装，请先单独下载和配置pytorch库。由于不同环境下的命令可能有所区别，建议查看本地快速入门部分提供的具体指令进行操作。例如，在我的环境中，我执行了以下命令： ``` pip install torch==1.5.0+cpu torchvision==0.6.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html git clone git@github.com:yankai364/Object-Detection-Flask-API.git ```
     
  • 目标检测算法汇总(Object Detection Algorithms Collection)
    优质
    《目标检测算法汇总》是一份全面总结各类经典及现代目标检测技术的资源库，旨在为研究者和开发者提供一个便捷的学习与参考平台。 本段落总结了近几年来目标检测算法的相关论文PDF文档及在GitHub上的代码地址。
     
  • 目标检测思维导图（Object Detection）- XMind格式
    优质
    本资源提供了一张全面的目标检测(XMIND格式)思维导图，涵盖主流算法、技术要点及应用领域，适合机器学习和计算机视觉领域的初学者与进阶者参考学习。 目标检测思维导图及推荐阅读论文大纲已制作完成，文件格式为xmind。建议同学们下载xmind软件打开此文件。我在文件中标明了每篇论文的顶会出处、发表年份以及详细名称，希望与大家共同学习进步。
     
  • TensorFlow下的物体检测
    优质
    简介：本项目基于TensorFlow框架实现物体检测算法，涵盖模型训练、优化及应用部署，旨在探索高效准确的目标识别技术。 需要环境anaconda、Sublime Text、TensorFlow。亲测可用。
     
  • MATLAB 物体检测与框定绘制
    优质
    本教程详细介绍了如何使用MATLAB进行物体检测，并展示了如何在检测到的对象周围绘制矩形框以突出显示。适合初学者和进阶用户学习实践。 在MATLAB中进行物体检测并框定目标后，可以使用plot函数提取局部特征。这一过程涉及对特定区域内的细节进行分析和处理。