如何在TensorFlow的对象检测API中计算训练数据的评估指标？ - 腾讯云开发者社区

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tensorflow对象检测框架训练VOC数据集常见的两个问题

tensorflow对象检测框架 Tensorflow自从发布了object detection API这套对象检测框架以来，成为很多做图像检测与对象识别开发者手中的神兵利器，因为他不需要写一行代码，...就可以帮助开发者训练出一个很好的自定义对象检测器(前提是有很多标注数据)。...我之前曾经写过几篇文章详细介绍了tensorflow对象检测框架的安装与使用，感兴趣可以看如下几篇文章!...但是在windows下安装tensorflow对象检测框架并进行训练初学者需要跨越两个大坑 ? VOC数据生成制作VOC2012数据集并生成tfrecord。...训练阶段执行如下命令行开始训练 ? 但是一般情况会遇到如下一个很典型的错误 ?

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在自己的数据集上训练TensorFlow更快的R-CNN对象检测模型

作者 | Joseph Nelson 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队按照本教程，只需要更改两行代码即可将对象检测模型训练到自己的数据集中。计算机视觉正在彻底改变医学成像。...在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...鉴于此在检测RBC和血小板时，可能不希望裁剪图像的边缘，但是如果仅检测白细胞，则边缘显得不太重要。还想检查训练数据集是否代表样本外图像。例如，能否期望白细胞通常集中在新收集的数据中？...更快的R-CNN是TensorFlow对象检测API默认提供的许多模型架构之一，其中包括预先训练的权重。这意味着将能够启动在COCO（上下文中的公共对象）上训练的模型并将其适应用例。...对于自定义数据集，此过程看起来非常相似。无需从BCCD下载图像，而是可以从自己的数据集中下载图像，并相应地重新上传它们。下一步是什么已经将对象检测模型训练为自定义数据集。

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训练Tensorflow的对象检测API能够告诉你答案

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。...为了收集数据，我们编写了一个流处理器，它使用VLC（多媒体播放器）从任何在线资源流播放视频，并从中捕获帧。流处理器在视频中捕获帧，而不需要等待视频加载。...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。...训练训练代码是在本地计算机上运行的，以检查是否一切都在正常工作。...我们希望你现在能够为你自己的数据集训练对象检测器。

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使用Tensorflow对象检测在安卓手机上“寻找”皮卡丘

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...在这里，我们可以监控一些指标，如训练时间、总损失、步骤数等等。很酷的一点是，当模型被训练的时候，TensorBoard也可以工作，这是一个很好的工具，可以确保训练的方向是正确的。

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使用Keras在训练深度学习模型时监控性能指标

这使我们可以在模型训练的过程中实时捕捉模型的性能变化，为训练模型提供了很大的便利。在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...完成本教程后，你将掌握以下知识： Keras计算模型指标的工作原理，以及如何在训练模型的过程中监控这些指标。通过实例掌握Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标的使用方法。...每当训练数据集中有一个epoch训练完成后，此时的性能参数会被记录下来。如果提供了验证数据集，验证数据集中的性能评估参数也会一并计算出来。...[自定义性能评估指标——均方误差的折线图] 你的自定义性能评估函数必须在Keras的内部数据结构上进行操作而不能直接在原始的数据进行操作，具体的操作方法取决于你使用的后端（如果使用TensorFlow，...Keras Metrics API文档 Keras Metrics的源代码 Keras Loss API文档 Keras Loss的源代码总结在本教程中，你应该已经了解到了如何在训练深度学习模型时使用

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X射线图像中的目标检测

3.2 预处理图像和标签文件以创建训练数据我们使用正样本的一个子集用于训练，另一个子集与负样本结合以进行测试和评估。由于计算成本和功能的限制，在本项目中我们没有使用整个SIXray数据集。...第二步：通过转换带标签的xml文件（包含每个图片元数据，例类别、对象位置）创建可读数据集。第三步：将正样本的图像和注释文件转换为Tensorflow Record，用于目标检测模型的训练。...3.3 创建训练和训练模型我们的训练是通过TensorFlow目标检测API完成的，我们可以从下面的链接下载和安装，还可以下载来自TensorFlow模型Zoo的配置文件和目标检测预训练模型。...为了实现目标检测模型，我们使用Tensorflow目标检测API并在Google Cloud平台上训练，我们训练了几种模型并评估了它们的性能。（3）模型评估指标。...我们使用AP和Micro mAP作为主要指标来评估所有训练的目标检测模型，并选择性能最佳的模型。

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Flink与AI的完美融合：深入解析Flink ML库及TensorFlowPyTorch联动

例如，在实时视频分析中，Flink 可以处理高速传入的视频流，提取关键帧并调用 TensorFlow 服务进行对象识别；在工业物联网场景中，PyTorch 训练的异常检测模型可以通过 Flink 进行实时推理...其架构基于 Flink 的 DataStream API 和 Table API 构建，支持端到端的机器学习流水线，包括数据预处理、特征提取、模型训练、评估以及在线预测。...rmse = evaluator.evaluate(predictions); System.out.println("Root Mean Squared Error: " + rmse); 此代码演示了如何在流式数据上训练模型并进行实时评估...Flink ML 的评估模块支持多种指标，如准确率、召回率、RMSE 等，帮助用户监控模型性能。集成机器学习任务到流处理 Flink ML 的核心优势在于其能够将机器学习任务深度集成到流处理管道中。...+的KeyBy优化特性，自动检测热点数据并采用动态分区策略模型漂移检测：集成Flink ML的实时模型评估模块，基于数据分布变化自动触发模型重训练容错机制：利用Flink 1.18+的增强Checkpoint

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Google发布Objectron数据集

3D对象检测模型，这些模型在经过完全注释（annotated）的真实3D数据集上进行了训练，可以预测对象的3D边界框。...参考3D对象检测解决方案图 3D对象检测的评估指标借助ground truth annotations，我们使用3Dintersection over union（IoU）相似度统计信息（一种用于计算机视觉任务的常用度量标准...相交的体积由所有修剪的多边形的凸包计算。最后，根据两个框的交点的体积和并集的体积计算IoU。我们将在发表数据集的同时发布评估指标的源代码。 ?...支持脚本以基于上述指标运行评估支持脚本以将数据加载到Tensorflow，PyTorch和Jax中并可视化数据集，包括“ Hello World”示例有了数据集，我们还将开放数据管道，以在流行的Tensorflow...我们还要感谢Jonathan Huang和Vivek Rathod对TensorFlow对象检测API的指导。

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深度揭秘，教你驾驭 AI 大模型的无限可能

一、背景 AI 大模型，如 GPT 系列、BERT 等，以其强大的语言理解与生成能力、对复杂数据模式的捕捉能力，在自然语言处理、计算机视觉、数据分析等众多领域掀起了变革的浪潮。...以安装 PyTorch 和相关库为例，使用pip命令： pip install torch torchvision torchaudio 4.2 训练过程监控损失函数与指标监控：在训练过程中实时监控损失函数值和评估指标...5.1 评估指标不同的任务有不同的评估指标，以下是常见任务及其对应的评估指标表格：任务类型评估指标指标说明分类任务准确率（Accuracy）预测正确的样本数占总样本数的比例精确率（Precision...在训练模型时，可以采取一些措施来减少偏见，如使用公平性评估指标和公平性增强算法。...通过本文的详细阐述和丰富的代码示例，读者可以全面了解如何在实际应用中充分发挥 AI 大模型的潜力，同时避免常见的错误和风险。

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TensorFlow第二届开发者峰会

天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据，以发现新的行星；医学研究人员利用 TensorFlow 机器学习技术来评估一个人心脏病发作和中风的几率；科学家在非洲用 TensorFlow...用 eager execution 开发，很容易便能用相同的代码生成等价的计算图和估算器 (Estimator) 高级 API，进行大规模训练。...而推出的 TensorFlow Hub，旨在促进模型的可重复使用部分的发布、发现和使用。这些模块是一块块独立的 TensorFlow 计算图，可以在不同任务中重复使用。...它们包含了已在大型数据集上预先训练好的变量，并且可以用一个较小的数据集进行再训练，来提高泛化能力，或是加速训练。...除了对现有的对 Android 和 iOS 的支持外，还增加了对 Raspberry Pi 系统的支持，并演示了开发者如何在自己的应用程序中轻松使用 TensorFlow Lite。

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业界 | 谷歌开源高效的移动端视觉识别模型：MobileNet

虽然如今通过 Cloud Vision API 和联网设备提供了大量的计算机视觉应用，如目标识别、地标识别、商标和文本识别等，但我们相信随着移动设备的计算力日益增长，这些技术不论何时、何地、有没有联网都可以加载到用户的移动设备中...MobileNet 是小型、低延迟、低功耗的参数化模型，它可以满足有限资源下的各种应用案例。它们可以像其他流行的大规模模型（如 Inception）一样用于分类、检测、嵌入和分割任务等。 ?...而TF-slim 是用于定义、训练和评估复杂模型的 TensorFlow（tensorflow.contrib.slim）轻量级高层 API。...其 Github 目录包含使用 TF-slim 训练和评估几种广泛使用的卷积神经网络（CNN）图像分类模型的代码，同时还包括脚本以允许从头开始训练模型或微调预训练模型。...我们也展示了 MobileNets 在多种不同应用中的有效性，其中包括物体检测、粒度分类、面部属性和大规模地理定位。 ?

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2018年Google TensorFlow开发者峰会亮点总结

空中交通管制员正在使用TensorFlow来预测飞行路线，通过拥挤的空域进行安全有效的着陆。工程师们正在使用TensorFlow来分析雨林中的听觉数据，以检测伐木卡车和其他非法活动。...您可以用eager execution来开发，然后使用相同的代码生成使用Estimator高级API进行规模训练的等效图。...模块中包含了对大型数据集进行预训练的权重，可以在自己的应用程序中进行重新训练和使用。通过重用模块，开发人员可以使用更小的数据集训练模型，改进泛化，或者简单地加快培训。...Beam的力量来计算和可视化评估指标。...除了支持Android和iOS之外，我们还宣布支持树莓派，增加对ops/模型的支持(包括定制操作)，并描述开发人员如何在自己的应用程序中轻松使用TensorFlow Lite。

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Keras 3.0一统江湖！大更新整合PyTorch、JAX，全球250万开发者在用了

内部状态管理：Sequential管理层的状态（如权重和偏置）和计算图。调用compile时，它会通过指定优化器、损失函数和指标来配置学习过程。...状态和训练管理：Model类管理所有层的状态和训练过程，同时提供了对层的连接方式，以及数据在模型中的流动方式的更多控制。...自动微分：在训练过程中，Keras使用后端引擎（TensorFlow等）提供的自动微分来计算梯度。这一过程对用户而言是透明的。...后端执行：实际计算（如矩阵乘法、激活等）由后端引擎处理，后端引擎执行模型定义的计算图。序列化和反序列化：这些类包括保存和加载模型的方法，其中涉及模型结构和权重的序列化。...Keras 自动处理各层如何相互连接、数据如何在网络中流动以及如何进行训练和推理操作等错综复杂的细节。

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探索迁移学习：通过实例深入理解机器学习的强大方法

图像分类：图像分类是计算机视觉中的基本任务之一。迁移学习可以显著提高小数据集上的分类精度。...通过使用在大型数据集（如ImageNet）上预训练的模型，可以将这些模型应用于特定的图像分类任务，如猫狗分类、花卉分类等。目标检测：目标检测是识别并定位图像中的多个对象。...预训练模型如Faster R-CNN、YOLO和SSD，利用在大规模数据集上学到的特征，可以更快地适应新的目标检测任务，如交通标志检测、行人检测等。...预训练的模型（如DeepSpeech、Wav2Vec）在多种语言的语音识别任务中表现出色，尤其是处理长尾音频数据和噪声音频。情感识别：情感识别是从语音信号中检测说话者的情感状态。...3.冻结预训练模型的部分或全部层，以保留其学到的特征。 4.在预训练模型基础上添加新的层，以适应目标任务。 5.选择优化器、损失函数和评估指标，编译模型。

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TensorFlow AI 新品联手NVIDIA，支持Swift和JavaScript

整理 | 费棋天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据，以发现新的行星；医学研究人员利用 TensorFlow 机器学习技术来评估一个人心脏病发作和中风的几率；科学家在非洲用...用 eager execution 开发，很容易便能用相同的代码生成等价的计算图和估算器 (Estimator) 高级 API，进行大规模训练。...而推出的 TensorFlow Hub，旨在促进模型的可重复使用部分的发布、发现和使用。这些模块是一块块独立的 TensorFlow 计算图，可以在不同任务中重复使用。...它们包含了已在大型数据集上预先训练好的变量，并且可以用一个较小的数据集进行再训练，来提高泛化能力，或是加速训练。...除了对现有的对 Android 和 iOS 的支持外，还增加了对 Raspberry Pi 系统的支持，并演示了开发者如何在自己的应用程序中轻松使用 TensorFlow Lite。

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谷歌发布Objectron数据集，推进三维物体几何理解的极限

机器学习(ML)的最新技术已经在许多计算机视觉任务上取得了SOTA的结果，但仅仅是通过在2D照片上训练模型而已。...为了使研究团体能够继续推进3D 对象理解，迫切需要发布以对象为中心的视频数据集，这些数据集能够捕获更多的对象的3D 结构，同时匹配用于许多视觉任务(例如，视频或摄像机流)的数据格式，以帮助机器学习模型的训练和基准测试...第一级使用 TensorFlow 目标检测模型来寻找物体的 2D 裁剪，第二级使用图像裁剪来估计三维bounding box，同时计算下一帧对象的二维裁剪，使得目标检测器不需要运行每一帧。...3D 目标检测的评估指标有了真实的注释，我们就可以使用 3D IoU（intersection over union）相似性统计来评估 3D 目标检测模型的性能，这是计算机视觉任务常用的指标，衡量bounding...Tensorflow、Pytorch、Jax并且可视化数据集除了数据集，谷歌还开放了数据管道来解析 Tensorflow、 PyTorch 和 Jax 框架中的数据集。

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【一统江湖的大前端（9）】TensorFlow.js 开箱即用的深度学习工具

在应用层还提供了两种不同的API：高阶API被称为Keras API（Keras是一个python编写的开源人工神经网络库）或Layer API，用于快速实现深度学习模型的构建、训练、评估和应用，软件和应用开发者大多情况下会使用它...Define阶段是使用TensorFlow.js的第一步，这个阶段中需要初始化神经网络模型，你可以在TensorFlow的tf.layers对象上找到具备各种功能和特征的隐藏层，通过模型实例的add方法将其逐层添加到神经网络中...你可能已经注意到TensorFlow在定制训练过程时更加关注如何使用样本数据，而并没有将“度量指标小于给定阈值”作为训练终止的条件（例如brain.js中就可以通过设置errorthresh参数），在复杂神经网络的构建和设计中...本章的代码仓中笔者基于canvas实现了一个简单的卷积计算程序，你可以在源码中修改过滤器的参数来观察处理后的图像，这就好像是在给图片添加各种有趣的滤镜一样：上图分别展示了水平边缘检测、垂直边缘检测和斜线边缘检测处理后的效果...TensorFlow.js官方提供了的预训练模型可以实现图像分类、对象检测、姿势估计、面部追踪、文本恶意检测、句子编码、语音指令识别等等非常丰富的功能，本节中就以“语音指令识别”功能为例来了解迁移学习相关的技术

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基于TensorFlow和Keras的图像识别

Keras是一个高级API（应用程序编程接口），支持TensorFlow（以及像Theano等其他ML库）。...图像分类的子集是对象检测，对象的特定实例被识别为某个类如动物，车辆或者人类等。特征提取为了实现图像识别/分类，神经网络必须进行特征提取。特征作为数据元素将通过网络进行反馈。...在图像识别的特定场景下，特征是某个对象的一组像素，如边缘和角点，网络将通过分析它们来进行模式识别。特征识别（或特征提取）是从输入图像中拉取相关特征以便分析的过程。...评估模型的第一步是将模型与验证数据集进行比较，该数据集未经模型训练过，可以通过不同的指标分析其性能。...评估神经网络模型的性能有各种指标，最常见的指标是“准确率”，即正确分类的图像数量除以数据集中的图像总和。

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谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载)

【新智元导读】在 ThingsExpo 会议上，谷歌软件工程师 Natalia Ponomareva 作了有关如何在大规模机器学习中取得成功的讲座。...还是整体的预测准确度？将你关心的问题表达为一个可计算的指标，确保该指标与你关心的内容直接相关。此指标可用于：选择模型；在部署之前测试模型；对模型或数据进行细化（例如添加更多特征）。 ?...确保在对不同数据集进行模型选择之后评估最终性能指标（例如，不要使用相同的数据集来选择模型） ?...考虑深度学习如果你有大量的有标记数据如果你很难找到特征或特征之间的连接非常复杂（例如：对象检测）能够忍受更长的训练/细化时间如果你对深度学习有基本的了解：什么是架构选择？（多少层？...: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/math_ops/ 需要指出的是，大部分的张量操作都是基于类实现的（而且是抽象类），而并不是函数（这一点可能要归功于大部分的深度学习框架都是用面向对象的编程语言实现的

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TensorFlow AI 新品更易用！联手NVIDIA，支持Swift和JavaScript

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