如何利用tensorflow的object_detection api开源框架训练基于自己数据集的模型(Windows10系统) 一.环境配置 1. Python3.7.x(注:我用的是3.7.3.安装好后把python.exe的路径加入到全局环境变量path中,方便后续命令) 2. Tensorflow1.13.1(注:目前暂时还不能用tensorflow2.x,因为开源社区还没有针对Windows10+tensorflow2.x的object_detection api参考资料.) 3. P…

安装教程:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/g3doc/installation.md cityscapes训练:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/g3doc/cityscapes.md 遇到的坑: 1. 环境: - tensorflow1.8+CUDA9.0+cudnn7.0+annaconda3+p…

"Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors." Huang J, Rathod V, Sun C, Zhu M, Korattikara A, Fathi A, Fischer I, Wojna Z, Song Y, Guadarrama S, Murphy K, CVPR 2017 ------------------------------------ 本文为作者原创,转载请注明出处(ht…

info:Djangourl:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:OpenERPurl:https://www.oschina.net/p/openerpde…

数据读入需求 我们在训练模型参数时想要从训练数据集中一次取出一小批数据(比如50条.100条)做梯度下降,不断地分批取出数据直到损失函数基本不再减小并且在训练集上的正确率足够高,取出的n条数据还要是预处理过的,一次取出的要包含输入数据和对应的lable,并且希望在达到训练效果之前可以不断地取出数据而不会因数据集取空了提前结束训练,最好取出的数据还是乱序的. 基于上面的要求,我们可以利用TensorFlow的dataset模块创建我们所需的数据集. Dataset简介 TensorFlow程序数据…

UI界面类项目: Panoramagl ——720全景展示 Panorama viewer library foriPhone, iPad and iPod touch MBProgressHUD ——进度指示 一种优雅的,半透明的进度显示效果.同时还提供了其他附加功能,比如显示完成信息并淡出. iCarousel  ——效果很酷的分页排列 内容类似的页面需要并排列出来,供用户选择.iCarousel具有非常酷的3D效果,比如经典的CoverFlow, TimeMachine.另外还具有线性,圆…

开源框架:Apache的DBUtils框架 Commons DbUtils 1.4 API 开源框架:DBUtils使用详解 Download Apache Commons DbUtils  官方文档…

这是Jeasyframe开源框架的第一个稳定版本,感谢一起帮忙测试并给予反馈的网友们. 框架官网:http://www.jeasyframe.org/ 产品介绍: Jeasyframe开源框架是基于SSH框架开发的一款开源框架,框架集成了公司.部门.职位.用户.角色.菜单.权限模型的软件开发框架,另外 Jeasyframe集成了很多解决方案,包括jbpm工作流,批量上传下载,自动提示,导出EXCEL,EXTJS桌面(MAX OS X风格)开发,系统定制,层级权限,待办事项,预警信息,内部邮件,内…

视频中的物体识别 摘要 物体识别(Object Recognition)在计算机视觉领域里指的是在一张图像或一组视频序列中找到给定的物体.本文主要是利用谷歌开源TensorFlow Object Detection API物体识别系统对视频内容进行识别,下面将详细介绍整个实现过程. 关键词:物体识别:TensorFlow 1.引言 随着人们工作.生活智能化的不断推进,作为智能化承载者----摄像头,充当起了非常重要的"眼"的作用. 物体识别技术能够进一步实现了"脑"…

本节对应谷歌开源Tensorflow Object Detection API物体识别系统 Quick Start步骤(一): Quick Start: Jupyter notebook for off-the-shelf inference 本节步骤较为简单,具体操作如下: 1.在第一节安装好jupyter之后,在ternimal终端进入到models文件夹目录下,执行命令: jupyter-notebook 2.会在网页打开Jupyter访问object_detection文件夹,进入obj…