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TF2对象检测API教程:使用Tensorflow 2进行对象检测的指南。本教程将引导您...

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简介:
简介:本教程提供详尽指导,帮助读者利用TensorFlow 2轻松实现对象检测任务。从安装到实践,全面解析TF2对象检测API的应用技巧与案例分析。 TensorFlow 2对象检测API教程介绍:现在与TensorFlow 2兼容后,我尝试测试并使用我的自定义数据训练新模型。然而,在此过程中遇到了一些问题,因为除了TensorFlow模型存储库中提供的质量较差的文档和教程外,我还发现为TensorFlow 1设计的脚本无法在TensorFlow 2上运行(这并不令人惊讶)。因此,我不仅将分享使用干净代码在TensorFlow 2环境中执行推理与训练对象检测模型的方法,还会在此仓库内记录我的经验。对于那些已经熟悉API但难以找到清晰示例的新更改以适应TensorFlow 2的人来说,本教程将会很有帮助;同时也会为初次尝试使用该API的用户提供所有详细信息和工作实例。这是第一次实现的对象检测API,希望此教程能够使新手轻松入门并顺利运行他们的对象检测模型。 路线图:从安装开始,到运行预先训练好的检测模型、利用自定义数据集进行模型训练以及导出模型等步骤,本教程将引导您完成整个流程。

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客服
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  • TF2API使Tensorflow 2...
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    简介:本教程提供详尽指导,帮助读者利用TensorFlow 2轻松实现对象检测任务。从安装到实践,全面解析TF2对象检测API的应用技巧与案例分析。 TensorFlow 2对象检测API教程介绍:现在与TensorFlow 2兼容后,我尝试测试并使用我的自定义数据训练新模型。然而,在此过程中遇到了一些问题,因为除了TensorFlow模型存储库中提供的质量较差的文档和教程外,我还发现为TensorFlow 1设计的脚本无法在TensorFlow 2上运行(这并不令人惊讶)。因此,我不仅将分享使用干净代码在TensorFlow 2环境中执行推理与训练对象检测模型的方法,还会在此仓库内记录我的经验。对于那些已经熟悉API但难以找到清晰示例的新更改以适应TensorFlow 2的人来说,本教程将会很有帮助;同时也会为初次尝试使用该API的用户提供所有详细信息和工作实例。这是第一次实现的对象检测API,希望此教程能够使新手轻松入门并顺利运行他们的对象检测模型。 路线图:从安装开始,到运行预先训练好的检测模型、利用自定义数据集进行模型训练以及导出模型等步骤,本教程将引导您完成整个流程。
  • TensorFlowfrozen_inference_graph.pb
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    frozen_inference_graph.pb是TensorFlow对象检测模型中的一个二进制文件,包含训练好的模型参数,用于部署时直接进行物体识别和定位。 ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017是一款基于MobileNet架构的单发检测模型,适用于多种物体识别任务。该版本于2017年6月发布,在COCO数据集上进行了训练和验证。
  • YOLO
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    YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测系统,能够高效识别图像中的多个对象,并迅速给出精确位置。 ### YOLO(You Only Look Once):统一实时对象检测技术 #### 摘要与背景 YOLO(You Only Look Once),一种新颖的目标检测方法,由Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick和Ali Farhadi等学者提出。此方法将目标检测问题视为对空间上分离的边界框及其相关类别概率的回归问题。YOLO通过单一神经网络直接从完整图像中预测边界框和类别概率,在一次评估中完成整个过程。由于整个检测管道是由一个单一的网络构成,因此可以针对检测性能进行端到端的优化。 YOLO的设计极大地提高了检测速度。其基础模型可以在实时情况下处理每秒45帧的图像。而更小型的Fast YOLO版本则能以惊人的每秒155帧的速度运行,同时保持了比其他实时检测器更高的准确率。与其他顶尖的检测系统相比,YOLO可能会产生更多的定位误差,但较少出现背景中的假阳性预测。此外,YOLO能够学习非常通用的对象表示形式,在从自然图像转移到其他领域(如艺术作品)时表现出色。 #### 引言与人类视觉系统的启示 人类在观察一幅图像时,几乎瞬间就能识别出图像中的物体、它们的位置以及相互之间的关系。人类视觉系统不仅快速而且准确,使得我们能够在几乎没有意识思考的情况下执行复杂的任务,例如驾驶汽车。如果计算机也能具备类似的快速、准确的对象检测算法,那么它们就能够不依赖特殊传感器来驾驶汽车,辅助设备也能为用户提供实时的场景信息,并开启响应式通用机器人系统的可能性。 现有的检测系统通常重新利用分类器来执行检测任务。为了检测一个特定的对象,这些系统会采用该对象的分类器并在测试图像的不同位置和尺度上对其进行评估。例如,可变形部件模型(DPM)采用滑动窗口的方法,在整个图像上均匀间隔地运行分类器。而更近的一些方法,如R-CNN,则使用区域提议来提高效率和准确性。 #### YOLO的核心思想与优势 **核心思想:**YOLO将对象检测视为一个回归问题,而不是传统的分类和定位的组合。它使用一个单一的神经网络直接从整张图像中预测多个边界框及其所属类别的概率。这种设计简化了整个检测流程,实现了端到端的训练和优化。 **优势:** - **实时性能:**YOLO能够实现实时处理,在低配置硬件上也能够达到较高的帧率。 - **端到端训练:**由于整个检测过程是由一个单一网络完成的,因此可以对整个模型进行端到端的训练,从而优化整体性能。 - **较少的假阳性:**尽管在某些情况下会产生更多的定位误差,但YOLO在背景中的误报率较低,有助于减少不必要的干扰。 - **泛化能力:**YOLO能够很好地适应不同领域的数据,如从自然图像到艺术作品等,这表明其具有良好的泛化能力。 #### 结论 作为一种创新的对象检测方法,YOLO通过将检测问题视为回归问题的方式极大地简化了流程,并提高了速度和效率。单一神经网络的设计使得端到端的训练成为可能,从而进一步提升了模型的整体性能。除了实时处理方面的优势外,YOLO还具有较好的泛化能力,在不同应用场景中表现出色。随着技术的进步和发展,YOLO将继续为计算机视觉领域带来更多的突破与应用。
  • TF_Wildlife_Detector_Dataset: 适TensorFlow 2.0数据集...
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    TF_Wildlife_Detector_Dataset 是一个专为TensorFlow 2.0设计的野生动物对象检测数据集,包含大量标注图片和注释文件,旨在促进生态保护领域的机器学习研究。 TF野生动物探测器数据集是我为了训练自己的Wildlife检测器而收集的数据集,并且是为与我的MSc论文一起使用而开发的:一种基于神经网络的优化算法,用于自动识别和量化高分辨率无人机图像上的保护性对象。由于时间和资源限制,我们无法从鸟瞰图中获得足够的野生动物图像。因此,决定采用由3D模型生成的“鸟瞰图”来创建或使用野生动物模拟,并将这些3D模拟产生的图片作为训练与验证的数据集。整个数据集中大约有794张这样的3D模拟野生动物图像。该数据集按照90%:10%的比例划分成训练和测试部分。 入门资料夹结构如下: - annotations:包含以PASCAL VOC格式的xml文件。 - data:包括TF对象检测API的输入文件以及标签等信息。
  • Second.PyTorch: 于KITTIPointPillars
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    Second.pytorch是基于PyTorch框架实现的PointPillars模型,专门针对KITTI数据集上的3D物体检测任务进行优化和开发。 欢迎来到PointPillars。此存储库展示了如何通过少量的代码更改,在现有开源项目的基础上重现CVPR 2019论文中的结果。这不是nuTonomy官方的代码仓库,但可以用于验证已发表的结果。 警告:该代码未得到积极维护。 对于想要在nuScenes上重现PointPillars结果并寻求活跃支持的情况,我们建议使用其他推荐的存储库(注:原文中没有明确指出具体的替代链接)。 本项目是基于原始README文档的一个分支。代码仅支持Python 3.6及以上版本和PyTorch 0.4.1或更高版本,并且只在Ubuntu 16.04/18.04系统上进行了测试。 安装步骤: 1. 克隆代码库 ``` git clone https://github.com/nutonomy/second.pytor ``` (注:原文中提及了具体的git仓库链接,但由于要求去除所有链接信息,在此未提供完整URL。)
  • Object-Detection-Flask-API: Python中简单YOLOv3Flask API
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    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 ```
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    本资源为使用OpenCV库结合深度学习技术进行对象检测的学习材料和代码附件,适合计算机视觉开发者和技术爱好者研究参考。 本段落介绍了如何使用OpenCV库结合深度学习技术进行对象检测的相关知识和技术细节。文章内容涵盖了从数据集准备到模型训练以及最后在实际应用中部署的全过程,并提供了基于深度学习的对象检测的具体实现方法与代码示例,旨在帮助读者理解和掌握这一领域的关键技术。
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    本教程详解如何利用Python结合OpenCV库实现高效的运动对象检测与追踪技术,并提供相关学习资源。 使用Python和OpenCV可以实现检测和跟踪运动对象的功能。这种方法通常涉及图像处理技术来识别场景中的变化,并通过算法持续追踪这些动态元素的位置与移动轨迹。这在视频监控、自动驾驶车辆以及增强现实等领域有着广泛的应用价值。
  • [2010 PAMI] 使区分训练部件...
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    本文发表于2010年的PAMI期刊,提出了一种基于区分性训练部件的新方法,用于提高物体检测准确性。 2010年PAMI期刊发表了一篇名为《基于判别训练部件模型的目标检测》(Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models)的文章,作者包括Pedro F. Felzenszwalb, Ross B.Girshick, David McAllester 和 Dever Ramanan。这篇文章的翻译版本可以在相关博客中找到。
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    本教程详细讲解了在Unity3D中如何通过编程方式激活或控制场景中其他游戏对象上的C#脚本功能。适合希望深入学习Unity3D高级编程技巧的游戏开发者阅读。 Unity3D脚本:如何激活另一个物体上的脚本 在2013年2月4日有人讨论了关于使用Unity3D脚本来激活场景中其他对象的脚本的问题,这是一个与Unity3D脚本相关的主题,吸引了大约220次的关注。