使用tensorflow 1.8进行目标检测
使用TensorFlow 1.8进行目标检测可以通过构建深度学习模型来识别和定位图像中的目标。TensorFlow是一个流行的开源机器学习框架，提供了丰富的功能和工具来开发和训练深度学习模型。
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以广泛应用于自动驾驶、视频监控、图像搜索等领域。使用TensorFlow 1.8进行目标检测的一种常见方法是使用已经预训练好的目标检测模型，如SSD（Single Shot MultiBox Detector）和Faster R-CNN（Region Convolutional Neural Network）。
以下是使用TensorFlow 1.8进行目标检测的一般步骤：
- 数据准备：收集和标注用于训练和测试的图像数据集。标注包括目标的边界框和类别标签。
- 模型选择：根据应用场景选择合适的目标检测模型。TensorFlow提供了一些预训练好的目标检测模型，如SSD和Faster R-CNN。
- 模型配置：配置目标检测模型的参数，如输入图像大小、目标类别数量等。
- 模型训练：使用标注好的图像数据集对目标检测模型进行训练。训练过程涉及到优化算法、损失函数等。
- 模型评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、召回率等指标。
- 目标检测：使用训练好的模型对新的图像进行目标检测。根据模型输出的目标边界框和类别标签，可以进行进一步的处理和分析。
在腾讯云上，可以使用腾讯云AI开放平台提供的相关服务来支持目标检测任务。其中，腾讯云图像识别服务可以用于目标检测，提供了多个图像识别的接口和功能。具体可以参考腾讯云图像识别文档（https://cloud.tencent.com/document/product/867）。
此外，腾讯云还提供了弹性GPU实例来加速深度学习计算，适用于训练和推理阶段。可以通过腾讯云GPU计算实例（https://cloud.tencent.com/product/gpu）来了解相关产品和服务。
总结来说，使用TensorFlow 1.8进行目标检测需要进行数据准备、模型选择、模型配置、模型训练、模型评估和目标检测等步骤。腾讯云提供了相关的AI开放平台和GPU计算实例来支持这一任务。
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我正在尝试在High Sierra 10.13.6上使用TensorFlow，但是TensorFlow 1.8根本不能通过。所以我想构建一个更新版本的TensorFlow，但是网上没有发布关于构建比TensorFlow 1.8更新版本的TensorFlow的说明。 这是否意味着1.8以上的版本不能在Mac上使用？
浏览 15提问于2020-04-27得票数 0
使用下面的例子进行迁移学习有什么区别？
图像分类.使用预训练模型(MobileNet V2模型) https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning#create_这个_基座_模型_从…_这个_预训练_凸网进行传递学习和微调
对象检测-见Create model and restore weights for all but last layer节(ssd_resnet50模型)- https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_检测/实验室
浏览 0提问于2022-08-03得票数 0
我使用以下命令构建tensorflow：
bazel build --config=opt //tensorflow:tensorflow_dll_import_lib
此目标在cmd中有一个选择：
genrule(
name = "tensorflow_dll_import_lib",
srcs = [":get_tensorflow_dll_import_lib"],
outs = ["tensorflow.lib"],
cmd = select({
"//tensorflow:wind
浏览 0提问于2019-07-10得票数 0
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我正在探索tensorflow的目标检测算法。
在培训之前，我必须在培训数据集图像中标记项目周围的框。这被灌输到训练中。在tensorflow的目标检测算法中，盒外的环境(环境)是否重要？还是仅基于标记框内的内容进行培训？
浏览 0提问于2022-08-04得票数 0
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2回答
我把SSD和mobilenet搞混了。据我所知，它们都是神经网络。SSD提供本地化，而mobilenet提供分类。因此，SSD和移动网络的结合可以产生目标检测。这张图片来自。SSD的默认分类网络是VGG-16。因此，对于SSD Mobilenet，VGG-16将替换为移动网络。我的陈述正确吗？
我在哪里可以获得更多关于SSD Mobilenet的信息，特别是在Tensorflow模型动物园上提供的信息？
浏览 2提问于2018-05-29得票数 4
2回答
我正在使用CNN进行目标检测，我知道有几种模型，如滑动窗口，基于区域的CNN，基于快速区域的，最后Yolo。我希望在张量流中实现Yolo模型，并在网上搜索过，但找不到任何有用的东西。谁能评论一下如何使用张量流实现Yolo模型，同时我知道有一个Tensorflow API用于对象检测，使用这个API和直接应用Yolo模型有什么区别？任何对编写此目的代码有帮助的在线材料。问候
浏览 18提问于2018-08-25得票数 0
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2回答
我在使用自己的培训数据重新培训对象检测API、SSD Mobilenet方面遇到了问题，无法在Google上运行。注:我可以在本地的机器上成功地进行训练。这是细节。对于gcloud (和相应的cloud.yaml)文件，我尝试过不同版本的tensorflow，但都失败了。我正在运行带有对象检测API (+slim)的tensorflow本地版本1.8。
注意:尝试重新培训我复制到Google CLoud商店、最初位于object_detection\ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17\model.ckpt的SSD_Mobile网模型。
TensorFlow版本(使
浏览 0提问于2018-05-23得票数 2
我想剪切出tensorflow对象检测的图像。我正在使用tensorflow对象检测的tutorial.My目标是得到图像剪切检测parts.For示例，如果有像这样的图像，我想转换成
在tensorflow对象检测API中是否有标记来裁剪检测到的部分?我可以使用什么程序来执行此操作？
浏览 0提问于2018-03-23得票数 0
1回答
我对ML世界很陌生，一直在阅读有关ML和TensorFlow的内容。我的目标是在Android手机上实时阅读以下示例：
📷
所以我尝试了firebase ML OCR，它工作得很好，它读取完整的值，但是它不读取小数点，也读取了很多周围的文本。因此，我的想法是，我应该首先检测黑色和红色的边框，然后检测内部的单个数字。
走这条路对吗？我怎样才能做到这一点？
另外，如何使用两种模型，一种是提取图像的一部分(黑色和红色边界区域)，然后将它们传递给OCR模型？
最后一个数字如何?它总是在两个数字之间(例如:1和2)？
浏览 0提问于2019-02-27得票数 1
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我想让TF检测，Tensorflow Android演示应用程序之一，只识别相机框中的一组受限制的定制对象(例如苹果、梨、橘子和香蕉)，在识别的物体周围画框。
在TensorFlow为诗人编写的代码之后，我已经成功地重新培训了mobilenet_v1_0.50_224模型，并且成功地替换了TF分类器中使用的原始tensorflow_inception_graph.pb模型，这是另一个TensorFlow演示应用程序。好像很管用。
Update：实际上，在第一次成功运行之后，由于以下例外，我无法运行任何其他经过再培训的模型：*没有一个有效的TensorFlow图形序列化: NodeDef在Op输
浏览 1提问于2017-12-09得票数 0
1回答
三维点云匹配
、、
我有一个三维点云，我想匹配不同的点云相互识别的目的。OpenCV或Tensorflow是为我做的吗？如果是，怎么做？
示例：
src1 = pointCloud of object 1
src2 = pointCloud of object 2
compare(src1, src2)
输出:两个点云都是同一对象或不同对象。
我想实现这样的目标。请在一些想法或资源方面提供帮助。
浏览 9提问于2022-02-25得票数 -1
我使用tensorflow目标检测模型来检测图像上的人，但也有一些电视图像上的人，电视上的人。这个模型会检测电视上的人，我如何训练这个模型来避免检测电视上的人，谢谢。
浏览 2提问于2018-07-26得票数 0
有没有办法在TensorFlow中读入用于目标检测的数据(例如，类似于caffe的)？我试着四处寻找这样做的例子，但没有找到。
浏览 0提问于2015-12-04得票数 1
目前我正在测试yolo 9000模型用于目标检测，在论文中我了解到图像被分割成13X13个盒子，在每个盒子中我们计算P(对象)，但我们如何计算呢？模型怎么知道这个盒子里有没有对象，我需要帮助才能理解
我正在使用tensorflow
谢谢,
浏览 0提问于2017-04-11得票数 8
我找到了关于安装的说明，但是尽管设置了sys path，它还是给出了错误提示：No such file or directory: 'content/drive/MyDrive/TensorFlow/models/research'，这是我从克隆存储库到设置路径的整个代码： %cd /content/drive/My Drive/Tensorflow
!git clone https://github.com/tensorflow/models.git
!apt-get install protobuf-compiler python-lxml python-pil
!pi
浏览 16提问于2021-03-31得票数 0
我有一个独立的训练和推理系统。推理系统有tensorflow版本1.8 (是的，我知道，它是旧的，但我没有升级系统的发言权...)。
我正在Keras中构建我的模型，然后尝试将其转换为pb模型进行推理。我很难找到兼容的Keras版本可以与tensorflow 1.8一起工作。我想知道tensorflow 1.8的Keras版本是什么？谢谢!
浏览 1提问于2019-10-03得票数 2
1回答
我正在尝试使用Jetson Nano在管道中运行两个推论。第一个推论是使用MobileNet和TensorRT进行目标检测。我用于第一个推断的代码几乎是从AastaNV/TRT存储库复制而来的。唯一的区别是我更改了该代码，使其驻留在Inference1类中。 第二个推理作业使用第一个推理的输出来运行进一步的分析。对于这个推断，我使用tensorflow (不是TensorRT，但我假设它是在后端调用的？)使用自定义模型。此模型是从.pb文件(冻结图形)加载的。加载后，通过调用tensorflow的session.run()命令执行推理。 如果我只运行Inference1或Inference2
浏览 88提问于2019-10-14得票数 0
我在windows中使用的是TensorFlow 1.8。我在我的项目中使用了object_detection示例，当我运行train.py时，我得到了这个错误：
(tensorflow_gpu) C:\Users\hewil\Desktop\Tensorflow\models\research>python train.py --logtostderr --train_dir=object_detection/CAPTCHA_training/ --pipeline_config_path=object_detection/CAPTCHA_training/faster_rcn
浏览 7提问于2019-07-30得票数 1
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3回答
在我的树莓派上，实时目标检测的fps很低。
我使用我的笔记本电脑Windows10在我自己的数据集上训练了yolo-darkflow目标检测。当我在我的笔记本电脑上用网络摄像头测试这个模型的实时检测时，它在高fps的情况下工作得很好
然而，当我尝试在我的raspberry pi上测试它时，它的fps非常低，大约是0.3，但当我只尝试使用没有yolo的网络摄像头时，它在快速帧上工作得很好。此外，当我使用Tensorflow API在pi上使用网络摄像头进行对象检测时，它在高fps时也可以很好地工作
有没有人能给我提个建议？原因是与yolo模型有关还是与opencv或phthon有关？如何让摄像头
浏览 3提问于2019-02-26得票数 0
当我想在Ubuntu 16.04上导入tensorflow-gpu时，我会得到这个错误。
我已经安装了正确的CUDA 9.1，cudNN 7.1正确和测试都没有面临任何问题。(使用python 3.5 2.)
我曾以任何一种方式使用过pip3 (有几个tensorflow版本)：我尝试过：
#for tensoflow 1.4
pip3 install tensorflow-gpu==1.4
# for tensorflow 1.8 from source
pip3 install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.
浏览 0提问于2018-08-10得票数 1
我使用的是来自谷歌市场的谷歌深度学习虚拟机，我选择了NvdiaK80图形处理器。我正在尝试使用对象检测API训练对象检测模型。然而，我注意到tensorflow在默认情况下并不使用GPU (检查代码如下) 我在这里假设这个实例附带了所有需要的NVIDIA驱动程序，所以它不是一个与驱动程序相关的问题。 进一步的调查显示，我安装了两个Tensorflow (tensorflow 1.12.0和tensorflow-GPU 1.12.0)。所以我卸载了CPU版本。然而，这仍然无济于事。 我使用以下代码检查tensorflow是否使用GPU from tensorflow.python.client
浏览 30提问于2018-12-22得票数 1
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我正在尝试使用google cloud中的tensorflow库来训练一个机器学习模型。在创建存储桶之后，我可以在云中训练模型。当我尝试使用现有模型进行预测时，我面临着这个问题。代码和数据可以在以下Github目录中找到。
云上的tensorflow版本是1.8，我的系统上的tensorflow版本也是1.8
我尝试通过以下输入进行预测："gcloud ml-engine predict -model= make -version=v8 --json-instances=sample_ input _prescaled.json“
它出现错误，错误如下：“预测失败:模型执行期间出错:
浏览 0提问于2018-06-12得票数 1
我正在使用tensorflow开发一个对象检测器，我有一些问题。我正在训练一个模型，以部署在上(应用于TFDetect活动)，包含120个图像，20k个步骤和ssd_mobilenet_v2。我在Windows 10上使用Android Studio。我可以成功地训练它，并且工作得很好，但是检测之间的时间太长了，比如4到5秒：
09-26 12:24:56.904 7986-7986/org.tensorflow.demo I/tensorflow: DetectorActivity: Preparing image 192 for detection in bg thread.
09-26
浏览 0提问于2018-09-27得票数 1
1回答
我正在尝试在conda环境(Ubuntu 16.04)中升级到Tensorflow 1.9。我使用的是python 3.6.5。当我尝试这样做时：
source activate myenv
sudo -H pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.9.0rc0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
我得到了错误：
tensorflow-1.9.0rc0-cp36-cp36m-linux_x86_64.wh
浏览 45提问于2018-06-12得票数 1
众所周知，Python2.7已经结束，pip将从2021年1月21日起停止支持它。
是否有可能安装Tensorflow 1.8版本，我想在我的学院演示使用FaceNet和Tensorflow 1.8版本的东西，现在我不能在我的新笔记本上复制它了。
如果有可能安装，请告诉我。
浏览 1提问于2020-08-11得票数 0
你可以看到这个笔记本可以在kaggle中训练，使用kaggle的16 in限制：https://www.kaggle.com/firefliesqn/g2net-gpu-newbie 我刚刚尝试在rtx3090图形处理器上运行相同的笔记本电脑，其中我安装了torch 1.8，并且相同的笔记本电脑分配了大约23.3 gb的vram，为什么会发生这种情况，我如何才能像kaggle一样优化我的本地环境？即使与kaggle中使用的相比，我减少了批处理大小，我的笔记本仍然在本地分配了大约23 in的vram 在kggle中，我看到torch 1.7，tensorflow 2.4安装在本地，因为我使用的
浏览 23提问于2021-09-19得票数 -1
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2回答
我目前正在研究一个多目标跟踪问题。我认为使用Tracking-by-Detection是一个不错的选择。但是，我不知道如何将跟踪和检测结果结合起来，以便检测可以帮助提高跟踪结果。
我使用Faster-RCNN，tensorflow对象检测API作为检测的简单起点。对于跟踪，我使用opencv的KCF算法。
检测是不稳定的，因为每一帧都独立于模型，而跟踪要稳定得多。
虽然跟踪更加稳定，但当目标移动时，跟踪器无法跟踪目标，这是不准确的。
因此，我正在考虑将这两种方法结合起来，以提高我的结果既稳定又准确。
我有计算机视觉的背景，但我是这个领域的新手(多目标跟踪)。有没有人能给我一些建议，告诉我该如何
浏览 23提问于2019-07-16得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用从GitHub(链接下面)的发言人二次化，但它需要Tensorflow 1.8到1.15。所以我一直在TensorFlow的官方网站上滚动，我找不到任何链接到以前版本的东西，所以我不确定我的python3.8会不会起作用？或者怎样才能让Tensorflow 1.8，1.15？
浏览 4提问于2022-03-23得票数 0
我们可以在tensorflow中获取任何预训练模型的子集吗？例如，如果我们有一个预先训练的模型，可以检测545个目标，我们可以使这个模型的子集只能检测20个目标，这样就可以减少加载模型和检测过程所需的时间。
浏览 0提问于2018-02-09得票数 0
我无法在python3.6.0上导入tensorflow-gpu=1.13.1。
我已经做过的事：
Nvidia的驱动程序(我有GEFORCE 840米，它是cuda支持的，具有计算能力5.0)。
我安装了VisualStudio2017 Professional (工作负载中没有选择任何规范)。
我安装了CUDA 10.1 ( Visual集成有问题，所以我在安装过程中禁用了它)。
我把Cudnn7.5.0粘贴到了cuda的文件夹上。
重新开始。
Pip在python 3.6.0上安装了tensorflow-gpu=1.13.1。
但是我根本不能导入tensorf
浏览 1提问于2019-04-13得票数 0
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我的本地有java11，我使用maven编译器插件将它的源代码/目标设置为1.8，在我的代码中我使用的是在java 8中不支持的Objects.requireNonNullElse(null, new Object());。当我运行mvn包时，它没有任何问题。我知道maven-编译器-plugin中的源代码param指定要使用哪个java版本来编译源代码，我将其设置为1.8，但是mvn包仍然成功地编译了源代码，即使我使用了一些不支持java 8的方法。这怎么会发生呢？谢谢。
你可以在这里找到我的本地设置
<plugin>
&l
浏览 2提问于2022-05-25得票数 0
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1回答
我正在尝试使用将经过训练的TensorFlow模型导出到C++。我正在尝试使用以下语法导出ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型：
bazel build tensorflow/python/tools:freeze_graph && \
bazel-bin/tensorflow/python/tools/freeze_graph \
--input_graph=frozen_inference_graph.pb \
--input_checkpoint=model.ckpt \
--output_graph=/tmp/frozen_graph.p
浏览 2提问于2018-03-15得票数 0
1回答
使用TensorFlow，我想用我自己的基于ssd_inception_v2_coco模型的图像训练一个目标检测模型。我的问题是我所有的照片都是黑白的。我能期望什么样的性能？我应该先试着给我的黑白照片上色吗？或者相反，我应该尝试用“未着色”的图像重新训练基础网络吗？是否有用于深度学习对象检测的图像黑白处理的一般指导原则？
浏览 14提问于2018-01-28得票数 2
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我试图在java 8上构建一个项目，将java 6指定为目标：
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.3</version>
浏览 2提问于2018-01-08得票数 3
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3回答
YOLO目标检测模型？
、、、
目前，我正在阅读Yolo9000模型"“，我对该模型如何预测目标检测的边界框感到非常困惑，我用Tensorflow做了许多例子，其中大多数都是我们给模型”图像和图像的标签“。
我的问题是: 1-我们如何将边界框而不是标签传递给模型? 2-模型如何知道许多框属于一个图像？
浏览 0提问于2017-03-29得票数 1
1回答
我想做目标检测。现在，我使用Python进行对象检测，使用tensorflow faster-rcnn进行图像处理。在这种情况下，我采取11个FPS。我应该通过C++来增加FPS吗？你的主意是什么？(Windows 10，RTX 2080 Ti，i9)
浏览 0提问于2019-09-21得票数 0
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1回答
我有一个数据集，里面有330张照片，里面有枪。与图像一起，我有一个文本文件与每个图像文件相关联，
图像中物体(枪支)的数量。
图像中枪周围的包围盒的坐标。
我需要训练一个模型，它以图像作为输入，并输出4个整数值，这是包围盒(包围盒的顶点)的坐标。
为了训练目标检测模型，应该将图像作为输入而将坐标作为模型的输出吗？是否应该有卷积层来进行特征提取，然后用FC层来学习产生4个输出的特征(边界框的坐标)？这个模型体系结构的概念正确吗？还有其他建议吗？
我完全是在TensorFlow Keras中创建这个模型的，而没有使用任何经过预先训练的东西。
浏览 0提问于2019-06-03得票数 5
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我用Tensorflow-for-poets建立了一个图像分类模型。但是，我现在想在对象检测模型中使用经过训练的模型。我可以直接导入.pb文件吗?还是必须重新训练模型？
当我尝试这个错误时，我会收到这个错误。
KeyError：“名称'image_tensor:0‘指的是不存在的张量。图中不存在’image_tensor:0_image_tensor:0‘的操作。”
浏览 0提问于2019-06-17得票数 1
如果我使用tenserflow 1.8或tensorflow 1.12，我可以使用哪个版本的tf-version进行推断？是否有要求如果我使用tenserflow 1.8，那么我应该选择相应的tf-serving r1.8？或者我们只使用主分支可以吗？
浏览 60提问于2019-02-02得票数 0
抱歉，我刚开始使用Tensorflow 2.0创建模型。 我正在尝试使用预先训练好的模型来训练模型:来自TensorFlow2.0对象检测动物园的ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320。我正在遵循一个教程，该教程使用了模型的.pbtxt文件，但我不确定如何才能获得它，因为模型只有一个.pb文件。 这里的https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf2_detection_zoo.md是链接。我计划在我的机型上使用固态硬盘MobileNet v2 3
浏览 47提问于2020-08-29得票数 0
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我使用inception、v3和tensorflow来识别图像中的一些对象。然而，它只是创建一个可能的对象列表，我需要它来通知他们在图像中的位置。
我正在学习花卉教程：
bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain --图像_dir~/花照片
浏览 3提问于2016-11-04得票数 7
1回答
我一直致力于图像分类的深入学习模型(CNN与角化和tensorflow作为后端)，如AlexNet和ResNet。我学到了很多关于整个数据集的知识，学习，测试过程。
我现在转向目标检测，并做了很多研究。我遇到了R，快速R，更快的R，Mask和不同版本的YOLO网络。我注意到这些对象检测网络需要dataset注释，而不是前者只需要将裁剪的图像存储在相应的文件中。是否有任何方法可以完成对象检测而不需要注释数据集？
浏览 0提问于2019-06-12得票数 0
我已经训练了一个定制的微型yolov2模型，并希望在应用程序中使用这个模型。我已经使用暗流将yolov2权重文件转换为.pb。转换后的模型在Xamarin Android应用程序中不起作用，出现了错误。这个说，.pb模型应该转换成tensorflow版本，在Android上运行，我也将模型转换为tensorflow模型，但是它仍然给出了错误
加载model.lite失败，不是有效的TensorFlow图形序列化:无效GraphDef
如何将微型yolov2模型转换为tensorflow模型，使其与安卓应用程序协同工作？
浏览 3提问于2019-07-29得票数 1
当我导入tensorflow时
import tensorflow as tf
我没搞错。然而，我确实得到了下面的错误。我在用spyder如果有帮助的话。
与其他问题一样，我确保了最新(v1.8) tensorflow同时使用conda和pip安装。这并没有解决问题。请协助。
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.examples'
浏览 1提问于2018-05-13得票数 21
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1回答
我想用TensorFlow lite计算被探测物体的距离。为了计算距离，我用
焦距: 4.42mm
物体实际高度:1620毫米
相机帧高:696
图像高度:228
传感器高度:3.42毫米
距离= (4.42mm *1620* 696px) /(228* 3.42mm)
请帮助我了解TensorFlow是否提供了一个探测对象的距离。
浏览 0提问于2018-11-19得票数 1
1回答
如何利用tensorflow对象检测api在推理时绘制具有预测边界框的地面真实边界框？
如何计算精确度，召回率和mAP的目标检测使用固态硬盘模型与KITTI类数据集？
浏览 2提问于2018-10-20得票数 2
Open提供了一个简单的API来检测和提取给定图像中的人脸。(不过，我不认为它工作得很好，因为我感觉到它从输入的图像中剪出了与面部图像无关的帧。)
我想知道tensorflow API是否可以用于人脸检测。我没有找到相关的信息，但希望在这个领域有经验的人能在这个问题上指导我。tensorflow的对象检测API可以和Open一样用于人脸检测吗？(我的意思是，只需调用API函数，它就会从给定的输入图像中给出脸图像。)
浏览 0提问于2018-09-29得票数 1
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我正在尝试将tensorflow-lite导入到我的Java - Gradle项目中，但是当我导入依赖项时，IntelliJ告诉我："Unable to resolve org.tensorflow-lite:0.0.0-nightly“如何将tensorflow-lite导入到这个简单的项目中？ 这是我的build.gradle： plugins {
id 'java'
}
group 'com.example'
version '1.0-SNAPSHOT'
sourceCompatibility = 1.8
repos
浏览 21提问于2019-10-01得票数 0
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我目前正在寻找使用微软认知服务。它附带了一个，您可以使用它来获取预测的结果。如果不使用此预测API，是否可以使用自定义视觉？我的意思是将模型导出到Tensorflow，并构建自己的API，直接从Tensorflow获取结果。
我似乎可以导出该模型以供移动使用，或者在Docker容器中运行它。但是，似乎预测API被连接到了Docker容器中。
浏览 0提问于2019-06-05得票数 1
回答已采纳
我们正在使用YOLO Darknet进行目标检测。我们使用Python3，tensorflow 1.0，numpy，opencv 3。使用yolo.weight进行检测。根据以下链接提供的
：
当我们在视频上运行它时，它同时检测所有不需要的对象？
请指导我们如何仅检测要搜索的特定类名。
谢谢
浏览 0提问于2017-06-21得票数 14
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