本文在Ubuntu下使用tensorflow的object detection API来训练自己的数据集.所用模型为ssd_mobilenet,也可以使用其他的模型.当然也可以在windows下训练,代码上没有多大差别,主要是配置环境那里,比较麻烦(windows和linux下都一样麻烦). 一.配置环境 1. 在GitHub上下载所需的models文件,地址:https://github.com/tensorflow/models. 2. 安装pillow.lxml.Jupyter Noteb…

最近工作的项目使用了TensorFlow中的目标检测技术,通过训练自己的样本集得到模型来识别游戏中的物体,在这里总结下. 本文介绍在Windows系统下,使用TensorFlow的object detection API来训练自己的数据集,所用的模型为ssd_mobilenet,当然也可以使用其他模型,包括ssd_inception.faster_rcnn.rfcnn_resnet等,其中,ssd模型在各种模型中性能最好,所以便采用它来进行训练. 配置环境 1. 在GitHub上下载所需的mod…

mobilenet_ssd caffe模型可视化地址:MobileNet_ssd conv13是mobilenet的最后一个卷积层,作者仿照VGG-SSD的结构,在MobileNet的conv13后面添加了8个卷积层(dw和pw分开算). 一共抽取6层用作检测,没有用分辨率为38x38的层(即conv12_dw和conv12_pw),抽取的6个层分别是conv11(dw), conv13(dw), conv14_2(pw), conv15_2(pw), conv16_2,(pw) conv17_…

原文地址:搭建 MobileNet-SSD 开发环境并使用 VOC 数据集训练 TensorFlow 模型 0x00 环境 OS: Ubuntu 1810 x64 Anaconda: 4.6.12 Python: 3.6.8 TensorFlow: 1.13.1 OpenCV: 3.4.1 0x01 基础环境配置 Anaconda 下载地址: Anaconda-4.6.12-Linux 本文中安装位置为 /usr/local/anaconda3 修改默认的 python 版本为 3.6 cond…

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 深度学习目标检测模型全面综述:Faster R-CNN.R-FCN和SSD 一个应用于物体识别的迁移学习工具链:来检测桃子 请根据 models/blob/master/research/object_detection/g3doc/ 目录下的 installation.md 配置好你的环境 环境搭建可参考:基于win10,GPU的Tensorfl…

目录 项目背景 TensorFlow介绍 环境搭建 模型选用 Api使用说明 运行路由 小结 项目背景 产品看到竞品可以标记物体的功能,秉承一贯的他有我也要有,他没有我更要有的作风,丢过来一网站,说这个功能很简单,一定可以实现 这时候万能的谷歌发挥了作用,在茫茫的数据大海中发现了Tensorflow机器学习框架,也就是目前非常火爆的的深度学习(人工智能),既然方案已有,就差一个程序员了 Tensorflow介绍 百科介绍:TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能…

1.编译libtensorflow-lite.a库: ubuntu下交叉环境编译: https://blog.csdn.net/computerme/article/details/80345065 https://blog.csdn.net/dia323/article/details/89388097 https://www.wandouip.com/t5i36754/ 2.将pb模型转为tflite tflite_convert --output_file MTCNN_mobile/pne…