在TensorFlow的许多功能和工具中，隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API（TensorFlow Object Detection API）的组件。...TensorFlow对象检测API：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection ?...在应用中的检测的屏幕截图 Tensorflow对象检测API 这个程序包是TensorFlow对对象检测问题的响应——也就是说，在一个框架中检测实际对象(皮卡丘)的过程。...接下来，clone包含对象检测API的repo，链接如下： https://github.com/tensorflow/models 找到“research”目录并执行: # From tensorflow...，在第二行中，写上你的对象的标签(在我的例子中，我的标签为“Pikachu”)。
背景：最近我们看到了一篇文章，关于如何用于你自己的数据集，训练Tensorflow的对象检测API。这篇文章让我们对对象检测产生了关注，正巧圣诞节来临，我们打算用这种方法试着找到圣诞老人。...流处理器在视频中捕获帧，而不需要等待视频加载。如果当前播放的视频是2秒，那么流处理器将从4或5秒的标记中捕获帧。作为额外的奖励，你可以在ASCII观看视频，这是观看视频的最酷的方式。...创建Tensorflow记录文件 一旦边界框信息存储在一个csv文件中，下一步就是将csv文件和图像转换为一个TF记录文件，这是Tensorflow的对象检测API使用的文件格式。...为了导出模型，我们选择了从训练工作中获得的最新的检查点，并将其输出到一个冻结的推理图中。...我们希望你现在能够为你自己的数据集训练对象检测器。
它由以下步骤组成： 通过创建一组标记训练图像来准备数据集，其中标签代表图像中Wally的xy位置； 读取和配置模型以使用Tensorflow目标检测API； 在我们的数据集上训练模型； 使用导出的图形对评估图像的模型进行测试...训练 Tensorflow目标检测API提供了一个简单易用的Python脚本来重新训练我们的模型。...你还可以使用Tensorboard来更详细地显示训练数据。 该脚本将在一定数量的步骤后自动存储检查点文件，以便你随时恢复保存的检查点，以防计算机在学习过程中崩溃。...首先，我们需要使用models/research/object_detection脚本中存储的检查点（位于我们的训练目录中）导出推理图： python export_inference_graph.py...我写了一些简单的Python脚本（基于Tensorflow 目标检测API），你可以在模型上使用它们执行目标检测，并在检测到的目标周围绘制框或将其暴露。
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）。...三、跟踪自定义对象 欢迎阅读 TensorFlow 目标检测 API 系列教程的第 3 部分。 在这部分以及随后的几部分中，我们将介绍如何使用此 API 跟踪和检测自己的自定义对象。...五、训练自定义对象检测器 欢迎阅读 TensorFlow 对象检测 API 系列教程的第 5 部分。在本教程的这一部分，我们将训练我们的对象检测模型，来检测我们的自定义对象。...TensorFlow 有相当多的预训练模型，带有检查点文件和配置文件。如果你喜欢，可以自己完成所有这些工作，查看他们的配置作业文档。对象 API 还提供了一些示例配置供你选择。...为了使用模型来检测事物，我们需要导出图形，所以在下一个教程中，我们将导出图形，然后测试模型。 六、测试自定义对象检测器 欢迎阅读 TensorFlow 对象检测 API 教程系列的第 6 部分。
TensorFlow对象目标检测API demo可以让您识别图像中目标的位置，这可以应用到一些很酷的的应用程序中。 有时我们可能会拍摄更多人物照片而不是景物照片，所以可以用同样的技术来识别人脸。...:TensorFlow对象检测API是基于TensorFlow构建的框架，用于在图像中识别对象。...例如，你可以用许多猫的照片来训练对象检测器，一旦训练好了你就可以输入一个待遇测的猫的图像，它会返回一个矩形列表，每个矩形中有一个猫。虽然是API，但您可以把它看作是一组用于迁移学习的方便实用的工具。...由于对象检测API（Object Detection API）会输出对象在图像中的位置，因此不能将图像和标签作为训练数据传递给对象。...要运行下面的脚本，您需要在MobileNet配置文件添加本地路径，你需要从训练任务中下载模型检查点的编号，以及要导出的图形的目录名称： ?
翻译 | 于志鹏 整理 | 吴璇 在 TensorFlow 众多功能和工具中，有一个名为 TensorFlow 目标检测 API 的组件。...数月之后，我开始着手优化我之前训练的检测皮卡丘的模型，目的是直接使用 Python、OpenCV、以及 TensorFlow 来检测视频中的目标。源代码可以从我的 GitHub 中获取。...结果是，由于我现在拥有更多的图片，我不得不扩展这个模型的训练，而不是从零开始。我使用了早期模型的训练检查点，然后从检查点开始继续进行；前者训练了 15000 次，而新的则训练了 20000 次。...为创建这个视频，需要用到 VideoWriter 对象，每次遍历时，帧的副本都会被写入这个对象（不含声音）。 结果和讨论 这两个视频显示了模型的运行过程： ? ? 第一个视频的检测非常好。...一个明显的例子是在 0:13 的时候，两个皮卡丘在互相拍打 (悲伤的场景 :(，我知道)。 总结与回顾 在这篇文章中，我介绍了如何使用 TensorFlow 目标检测库在视频中检测皮卡丘。
以tensorflow对象检测框架支持的SSD MobileNet v2版本的模型为例，实现从tensorflow的pb文件到IR格式的bin与xml文件生成。...特别值得赞扬的是模型优化器在R4版本中开始支持原生的tensorflow与基于tensorflow对象检测框架预训练与迁移学习两种方式生成的tensorflow模型。...表示交换R与B通道顺序 上述的运行脚本与参数只能支持tensorflow本身的导出PB文件，对tensorflow对象检测框架中的预训练模型与自定义训练生成的模型无法正确生成IR。...来自对象检测框架导出模型时候config文件，描述模型的结构与训练相关信息。...--input_shape 模型的输入数据，相当于对象检测网络中image_tensor的四维数据 以对象检测网络中SSD MobileNet V2版本为例，执行如下脚本即可转换为IR模型： python
，可以对狗和猫品种进行实时检测，并且手机上的空间不超过12M。请注意，除了在云中训练对象检测模型之外，你也可以在自己的硬件或Colab上运行训练。...链接：https://www.tensorflow.org/install/install_sources 安装TensorFlow对象检测 如果这是你第一次使用TensorFlow对象检测，欢迎！...我们可以使用许多模型来训练识别图像中的各种对象。我们可以使用这些训练模型中的检查点，然后将它们应用于我们的自定义对象检测任务。...要查看Object Detection API支持的所有模型的列表，请查看下方链接（model zoo）。提取检查点后，将3个文件复制到GCS存储桶中。...综上，初始化预训练模型检查点然后添加我们自己的训练数据的过程称为迁移学习。配置中的以下几行告诉我们的模型，我们将从预先训练的检查点开始进行对象检测的迁移学习。
它让你的想象力疯狂。一旦定义了误差，你就可以使用 TensorFlow 进行尝试并最小化误差。 希望你从这个教程中得到启发。...如何实际保存和加载 保存（saver）对象 可以使用 Saver 对象处理不同会话（session）中任何与文件系统有持续数据传输的交互。...这样一直下去是可以的，直到你需要重新训练第一个图。在这种情况下，你将需要将输入梯度馈送到第一个图的训练步骤…… 我可以在一个图中混合所有这些不同的图吗？...你可能希望保存超参数和其它操作，以便之后重新启动训练或重复实现结果。这正是 TensorFlow 的作用。 在这里，检查点文件的三种类型用于存储模型及其权重有关的压缩后数据。...TF 自带多个方便的帮助方法，如： 在时间和迭代中处理模型的不同检查点。它如同一个救生员，以防你的机器在训练结束前崩溃。
这篇文章是“用Tensorflow和OpenCV构建实时对象识别应用”的后续文章。具体来说，我在自己收集和标记的数据集上训练了我的浣熊检测器。完整的数据集可以在我的Github repo上看到。...看一下这个动图，这是运行中的浣熊探测器: ? 浣熊检测器 如果你想知道这个探测器的更多细节，就继续读下去！ 在这篇文章中，我将解释所有必要的步骤来训练你自己的检测器。...特别地，我创建了一个具有相对良好结果的对象检测器来识别浣熊。...输出模型 在完成训练之后，我将训练过的模型导出到单个文件(Tensorflow graph proto)中，这样我就可以使用它进行推理。...在我的例子中，我必须将模型检查点从Google Cloud bucket复制到本地机器上，然后使用所提供的脚本导出模型。你可以在我的repo中找到这个模型。 ?
如果你的数据集不是上述的数据结构，你需要自己写一个脚本来生成TFRecords（官网上有此做法的解释）。我就是这么做的。 为了准备API的输入文件，你需要解决两个问题。...如果图片太大了，你又没有更改默认的批量大小设置，很可能会在训练时因内存不足而报错。 训练模型 在建立好符合要求的API输入文件后，就可以训练模型了。 在训练中，你需要下述部分： 一个物体识别训练管道。...推荐使用检查点，因为从零开始训练模型可能需要几天才能得到好结果，所以最好能从之前训练过的模型开始。官网上提供了几个模型检查点。...导出模型 在训练完成之后，我把模型导出到一个文件中（Tensorflow graph proto），便于我用这个模型进行推论。...在我的课题中，我只能从Google云中把模型检查点拷贝到本地，然后用官网提供的脚本来导出模型。 ?
object detection API框架中的脚本转换为tfrecord，主要是有几个XML跟JPEG图像格式错误，本人经过一番磨难之后把它们全部修正了。...模型训练 基于faster_rcnn_inception_v2_coco对象检测模型实现迁移学习，首先需要配置迁移学习的config文件，对应的配置文件可以从: research\object_detection...训练过程中可以通过tensorboard查看训练结果： 模型导出 完成了40000 step训练之后，就可以看到对应的检查点文件，借助tensorflow object detection API框架提供的模型导出脚本...，可以把检查点文件导出为冻结图格式的PB文件。...模型导出与OpenCV DNN中使用 使用OpenCV DNN调用模型 在OpenCV DNN中直接调用训练出来的模型完成自定义对象检测，这里需要特别说明一下的，因为在训练阶段我们选择了模型支持600
、导出二进制文件。...TF2 中实现的新架构：(1) CenterNet：基于 Zhou 等人发表的论文《将对象作为点》(Objects as Points) 得到的一种简单有效的无锚点架构；以及 (2) EfficientDet...COCO 预训练权重：可用于所有以基于对象的检查点（TF2 代码风格）形式提供的模型。...可能有很多团队正在努力执行类似的迁移项目，因此我们认为，有必要将我们的思维过程和方法分享出来。即使那些不使用 TensorFlow 对象检测模型的用户，也能从中获得帮助。...分离 TF1 和 TF2 的前端二进制文件（训练循环、导出器）。
在前一篇文章中，我们讨论了用于人体检测的早期方法，例如Vila Jones的目标检测框架（Haar级联）和方向梯度直方图（HOG）检测器。我们也看到了这些早期方法存在的问题，例如漏检、误检等。...2、使用tensorflow目标检测API进行人体检测 Tensorflow是来自google的开源API，被广泛地用于使用深度神经网络的机器学习任务。...tensorflow 的目标检测API是基于Tensorflow的一个开源库，用来支持目标检测模型的训练和评估。...今天我们将了解以下Tensorflow检测模型ZOO，其中包含了一组与tensorflow目标检测API兼容的预训练模型。...如果你有nVidia的GPU，那么建议使用Tensorflow的GPU版本。
当为机器学习对象检测和识别模型构建数据集时，为数据集中的所有图像生成标注非常耗时。而这些标注是训练和测试模型所必需的，并且标注必须是准确的。因此，数据集中的所有图像都需要人为监督。...从这个数据集中训练一个简单的模型。 3. 使用这个简单的模型来预测新数据集图像的标注。 代码和数据请访问下方链接。本文假设你已经安装了TensorFlow Object Detection API。...训练模型的基本过程是： 1. 将PASCAL VOC原始数据集转换为TFRecord文件。范例库提供了一个可用于执行此操作的Python脚本。 2. 创建一个对象检测管道。...该项目提供有关如何执行此操作的官方文档，并且在代码库中有一个示例。存储库中的示例基于ssd_mobilenet_v1_coco检查点，需要更多检查点可从官方文档下载。 3. 训练模型。...取得这篇文章中的结果大约迭代1万次。 4. 将最后一个检查点导出到推理图（inference graph）。 这个过程的最终结果将是一个名为frozen_inference_graph.pb的文件。
TensorFlow对象检测API是一个建立在TensorFlow之上的开源框架，可以轻松构建，训练和部署对象检测模型。 到目前为止，API的性能给我留下了深刻的印象。...在这篇文章中，我将API的对象设定为一个可以运动的玩具。本文将用六个步骤突出API的性能并教你如何构建一个玩具探测器，你也可以根据这六个步骤扩展与实践你想要构建的任何单个或多个对象检测器。 ?...TensorFlow玩具检测器 代码在我的GitHub repo上。...模型很快就能得到准确的数据 第六步：测试模型 为了测试这个模型，我们首先选择一个模型检查点(通常是最新的)，然后导出到一个冻结的推理图中。这个脚本也可以在我的github上找到。...我在iPhone上录制的一段新视频中测试了这个模型。在我的前一篇文章中，我使用Python moviepy库将视频解析成帧，然后在每个帧上运行对象检测器，并将结果返回到视频中。
本文介绍了用TensorFlow物体检测API训练神经网络、并用相应的Python脚本寻找威利的过程。...大致分为以下几步： 将图片打标签后创建数据集，其中标签注明了威利在图片中的位置，用x，y表示； 用TensorFlow物体检测API获取并配置神经网络模型； 在数据集上训练模型； 用导出的图像测试模型；...开始前，请确保你已经按照说明安装了TensorFlow物体检测API。...TensorFlow物体检测API在训练数据是则将上述两个结果结合了起来。它由一系列图像组成，并包含目标对象的标签和他们在图像中的位置。...训练 TensorFlow物体检测API提供了一个十分容易上手的Python脚本，可以在本地训练模型。
、实现图像与视频场景中的 图像分类 对象检测 图像分割 其模型导入与加载的相关API支持以下深度学习框架 tensorflow - readNetFromTensorflow caffe - readNetFromCaffe...pytorch - readNetFromTorch darknet - readNetFromDarknet OpenCV3.4.1以上版本支持tensorflow1.11版本以上的对象检测框架(object...也就是说通过tensorflow object detection API框架进行迁移学习训练模型，导出预测图之后，可以通过OpenCV3.4.1以上版本提供几个python脚本导出graph配置文件，...使用tensorflow模型 根据tensorflow中迁移学习或者下载预训练模型不同，OpenCV DNN 模块提供如下可以使用脚本生成对应的模型配置文件 tf_text_graph_ssd.py...OpenCV DNN 行人检测 本人尝试了基于tensorflow object detection API使用MobileNet-SSD v2迁移学习实现自定义数据集训练，导出预测图之后，使用OpenCV
大多数的大型科技公司(如IBM,谷歌,微软,亚马逊)都有易于使用的视觉识别API。一些规模较小的公司也提供类似的产品,如Clarifai。但没有公司能够提供对象检测。...但如果你想要进行对象检测，你就得动手去操作。 根据你的用例，你可能不需要一个自定义对象检测模型。TensorFlow的对象检测API提供了几种不同速度和精度的模型，这些模型都是基于COCO数据集的。...COCO数据集地址：http://cocodataset.org/#home 为了方便起见，我整理了一份可被COCO模型检测到的对象清单: 如果你想检测的对象不在这份名单上,那么你就必须构建你自己的自定义对象探测器...我希望能够检测到电影“星球大战”中的千年隼号宇宙飞船和一些TIE战斗机。这篇文章将会实现我的这一想法。 给图片注释 你需要收集很多图片和注释。注释包括指定对象的坐标和对应的标签。...当创建注释时,如果你不想写自己的转换脚本,那么确保它们以PASCAL VOC格式（这是我和许多其他人都在使用的格式)导出。 在运行脚本为TensorFlow准备数据之前，我们需要做一些设置。
一提到足球，你首先想到的可能是那些天才球员，比如阿根廷人梅西。...我们将从最终获取的结果开始： ? 比赛中的一段慢动作回放 如果你对此感兴趣，我建议你多花点时间一步一步学习该模型的搭建步骤。...使用了 21.77 个单元，经过 1 小时 9 分钟和 2 万次迭代之后，我们得到了多个检查点和一个可用模型。 7. 我们使用最先进的检查点，使用训练好的模型进行推断。...事实上，我们的实验证明了用机器学习识别球员非常容易，但是我们能根据球员的位置和他们擅长的技术找到更好的战术吗？...我希望你能从中获得乐趣，希望在未来，我们能够看到更多体育领域的 TensorFlow 实现。 ?
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