有没有办法将模型从tensorflow对象检测api转换为keras模型 - 腾讯云开发者社区

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tensorflow Object Detection API使用预训练模型mask r-cnn实现对象检测

这里主要想介绍一下在tensorflow中如何使用预训练的Mask R-CNN模型实现对象检测与像素级别的分割。...tensorflow框架有个扩展模块叫做models里面包含了很多预训练的网络模型，提供给tensorflow开发者直接使用或者迁移学习使用，首先需要下载Mask R-CNN网络模型，这个在tensorflow...coco数据集，可以检测与分割90个对象类别，所以下面需要把对应labelmap文件读进去，这个文件在 models\research\objectdetection\data 目录下，实现代码如下：...tensor num_detections 表示检测对象数目 detection_boxes 表示输出框BB detection_scores 表示得分 detection_classes 表示对象类别索引...detection_masks'] = output_dict['detection_masks'][0] return output_dict 下面就是通过opencv来读取一张彩色测试图像，然后调用模型进行检测与对象分割

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构建自动车牌识别系统

本文介绍了如何从零开始开发车牌对象检测模型。整体项目中还包含了一个使用Flask的API。在本文中我们将解释如何从头开始训练自定义对象检测模型。...标记、训练、保存模型、OCR和模型管道，以及RESTful API。但是本文只详细介绍前三个模块。过程如下。首先，我们将收集图像。...然后在对图像进行标记后，我们将进行数据预处理，在TensorFlow 2中构建和训练一个深度学习目标检测模型(Inception Resnet V2)。...完成目标检测模型训练过程后，使用该模型裁剪包含车牌的图像，也称为关注区域（ROI），并将该ROI传递给Python中的 Tesserac API。使用PyTesseract，我们将从图像中提取文本。...tf 我们需要的是一个对象检测模型，而期望的输出数量是4（对角点的信息）。

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TensorFlow 2.0 的新增功能：第三、四部分

要使用它，请通过指定模型来创建实例，然后将图像传递到该实例的ClassifyWithImage()方法，该方法返回标签和分数列表。 DetectionEngine API，用于执行对象检测。...与先前的 API 一样，通过指定模型文件来创建实例，然后运行DetectWithImage()方法，该方法返回检测候选对象的列表，每个候选对象包含一个标签，一个得分和该对象的坐标。...可以通过三种方式将 TF 模型转换为 TFLite 模型：从已保存的模型，tf.keras模型或具体函数。...本节包含以下章节：第 7 章“从 TensorFlow 1.x 迁移到 2.0” 七、从 TensorFlow 1.x 迁移到 2.0 本章将介绍如何将 TensorFlow 1.x（TF 1.x）代码转换为...将 TF-Slim 模型转换为 TF 2.0 的最简单方法是将其转换为 TF 1.x 中的tf.layers API，然后将其转换为tf.keras.layers。

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TensorFlow进入图神经网络时代

磐创AI分享转自 | 新智元编辑：好困小咸鱼【导读】谷歌在垃圾邮件检测、流量估计以及YouTube内容标签等环境中使用了一种强大的工具GNN（图神经网络）。...除了建模API之外，TF-GNN还围绕着处理图数据的困难任务提供了大量的工具：基于Tensor的图数据结构，数据处理管道，以及一些供用户快速上手的示例模型。...组成工作流程的TF-GNN的各个部分 TF-GNN库的初始版本包含了许多实用程序和功能，包括：一个高水平的Keras风格的API，用于创建GNN模型，可以很容易地与其他类型的模型组合。...一个高层次的API，供产品工程师快速建立GNN模型，而不必担心其细节问题。对磁盘上的图训练数据进行编码，以及用于将这些数据解析为数据结构的库。其中，模型可以从中提取各种特征。...使用示例比如，使用TF-GNN Keras API建立一个模型，并根据用户观看的内容和喜欢的类型向其推荐电影。

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【干货】TensorFlow 2.0官方风格与设计模式指南（附示例代码）

本文转自专知【导读】TensorFlow 1.0并不友好的静态图开发体验使得众多开发者望而却步，而TensorFlow 2.0解决了这个问题。...TensorFlow 2.0做了大量的改进来提升开发者的生产力，移除了冗余的API，让API更加一致（统一的RNN、统一的优化器），将动态图模式（Eager Execution）与Python运行时集成地更加紧密...一些API被替换成了等价API，如tf.summary、tf.keras.metrics和tf.keras.optimizers。...Keras层和模型都继承自tf.train.Checkpointable并且与@tf.function集成，使得用Keras对象直接保存和导出SavedModel变得可能。...和Python控制流 ---- AutoGraph提供了一种将依赖数据的控制流转换为图模式的等价物，如tf.cond和tf.while_loop。

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TensorFlow2.1正式版上线：最后一次支持Python2，进一步支持TPU

机器之心报道参与：杜伟、一鸣 TensorFlow2.1的更新，能够让弃坑的用户回心转意吗？ ? 去年 10 月，谷歌才发布了 TensorFlow 2.0 正式版。...从本次更新的日志来看，TensorFlow 2.1 将成为最后一个支持 Python2 的版本了。...从 tf.keras、tf.data 等 API 的功能调整和更新来看，现在使用 TPU 加载数据集、训练和模型推理会更方便一些。...等 API 都支持 Cloud TPUs 了，而且支持所有的 Keras 模型（即以 sequential、functional 和子类方式构建的模型都支持）；现在可以使用 Cloud TPU 进行自动外部编译...重要 API 更新 TensorFlow 2.1 进行了以下一些重要的 API 更新： tf.keras 推出了 TextVectorization 层，该层将原始字符串作为输入，并兼顾到了文本规范化、

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GitHub上25个最受欢迎的开源机器学习库

▌TensorFlow TensorFlow 是一个用于研究和生产的开源机器学习库。 TensorFlow 为初学者和专家提供了各种API，以便对桌面、移动终端、Web和云进行开发。 ?...最新版本的 TensorFlow 支持 Keras，它是一种用 Python 编写的高级神经网络 API，能够在 TensorFlow， CNTK 或 Theano 之上运行。...深度语音转换的目的是将任意人的声音转换为特定的目标声音，也就是所谓的语音风格转移。项目开始时，我们目标将任意人的声音转换为著名的英国女演员 Kate Winslet 的声音。...但是随着深入了解，你会发现它不仅可以检测面部，还可以检测情绪和性别。使用 Keras CNN 模型和 OpenCV 在 fer2013 / IMDB 数据集的进行实时人脸检测和情感/性别分类。...这个仓库运行一个训练管道，在游戏（寻找宝藏）和模型训练课程（ Keras + hyperopt ）之间交替。 ▌EmojiIntelligence ?

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ApacheCN 深度学习译文集 2020.9

和 Keras 中的 CNN 十、TensorFlow 和 Keras 中的自编码器十一、TF 服务：生产中的 TensorFlow 模型十二、迁移学习和预训练模型十三、深度强化学习十四、生成对抗网络...二、在 Eager 模式中使用指标三、如何保存和恢复训练模型四、文本序列到 TFRecords 五、如何将原始图片数据转换为 TFRecords 六、如何使用 TensorFlow Eager 从...图像识别与分类七、文本文件分类八、音频事件识别与分类九、DeepDream 十、自动图像字幕生成器十一、图像着色面向计算机视觉的深度学习零、前言一、入门二、图像分类三、图像检索四、对象检测...一、TensorFlow 2 简介二、Keras：TensorFlow 2 的高级 API 三、TensorFlow 2 和 ANN 技术第 2 部分：TensorFlow 2.00 Alpha...2 识别图像七、TensorFlow 2 和神经风格迁移八、TensorFlow 2 和循环神经网络九、TensorFlow 估计器和 TensorFlow HUB 十、从 tf1.12 转换为

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使用 YOLO 进行对象检测：保姆级动手教程

今天，我们将探索一种称为 YOLO 的最先进算法，它可以在实时速度下实现高精度。特别是，我们将学习如何在 TensorFlow / Keras 中的自定义数据集上训练此算法。...这是第一个令人印象深刻的例子 YOLOv4 可以做什么，检测来自不同游戏和电影场景的多个对象。或者，您可以查看此对象检测演示从现实生活中的相机视图。...如果您已经有了 VOC 格式 (.XMLs) 的注释，您可以使用此文件从 XML 转换为 YOLO。将数据拆分为子集与往常一样，我们希望将数据集分成 2 个子集：用于训练和验证。...您对第四个 YOLO 版本以及它与其他检测器的不同之处有足够的了解。现在没有什么能阻止您在 TensorFlow 和 Keras 中训练您自己的模型。...您知道从哪里获得预训练模型以及如何开始训练工作。在我即将发表的文章中，我将向您展示一些有助于提高最终模型质量的最佳实践和生活窍门。和我们在一起！

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【重磅】TensorFlow 1.0 官方正式发布，重大更新及5大亮点

来源：Virginia Poltrack (@VPoltrack) | Twitter 在发布第一年，TensorFlow 已经帮助研究者、工程师、艺术家、学生以及其他许多人在许多领域取得了进展，从机器翻译到检测皮肤癌早期症状到预防糖尿病致盲...我们将很快发布一些常用模型的更新实现，以展示如何充分利用TensorFlow 1.0：包括基于 8 GPU 对 Inception v3 实现7.3倍加速，以及基于 64 GPU 对分布式 Inception...用于对象检测和本地化的新Android demos以及基于摄像头的图片样式化。安装改进：添加了Python 3 docker镜像，TensorFlow的pip包现在兼容PyPI。...Android：全新人物检测+跟踪演示实现——“Scalable Object Detection using DNN”（带有额外的YOLO对象检测器支持）。...在C++ API（in tensorflow/cc）中，Input，Output等已经从tensorflow::ops命名空间移动到tensorflow。

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PyTorch、TensorFlow最新版本对比，2021年了你选谁？

使用 Tensorflow Lite，你可以简单地将现有模型转换为「compressed flat buffer」，然后将 buffer 加载到移动设备或任何其他嵌入式设备中。...可以将其视为 Pytorch 的 Keras，使用广泛，其中的原因可归结为 Keras 显著的改进了 Tensorflow，因为它使实现模型变得更加容易和快捷。...从本质上讲，这两个库都是相当不错的，它们在性能和功能上非常接近。总的来说，两个库之间的编码风格有所不同。 ? PyTorch 以其 OOP（面向对象编程）风格而闻名。...当你是初学者时先学习低层级的细节，然后再使用更高层级的 API（例如 Keras）非常有帮助。但是，这同时也是一个缺点，因为你会发现自己迷失于许多细节和相当长的代码段中。...因此，从本质上讲，如果你的工作期限很紧，最好选择 Keras 而不是 PyTorch。

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动态 | TensorFlow 2.0 新特性来啦，部分模型、库和 API 已经可以使用

TensorFlow 2.0 将重点放在简单和易用性上，它做了以下更新：用 Keras 建立简单的模型并执行在任何平台上的生产中进行强大的模型部署强大的研究实验通过清除不推荐使用的 API 和减少重复来简化...-2-0-bad2b04c819a）中，我们宣布，用于机器学习的用户友好的 API 标准 Keras （https://www.tensorflow.org/guide/keras）将成为用于构建和训练模型的主要高级...Keras API 使得使用 TensorFlow 变得容易。重要的是，Keras 提供了几个模型构建 API，因此您可以为项目选择正确的抽象级别。...还支持从内存（例如 Numpy）方便地输入数据。使用 tf.keras 构建、训练和验证您的模型，或者使用 Premade Estimators 来验证您的模型。...强大的研究实验 TensorFlow 2.0 包含了许多功能，可以在不牺牲速度或性能的情况下定义和训练最先进的模型： Keras 功能 API 和 Model Subclassing API：允许创建复杂的拓扑结构

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TensorFlow 2.0入门

然而在Keras中创建模型的另一种方法是使用Keras的Model Subclassing API，它遵循面向对象的结构来构建模型并定义它的前向传递。...使用Keras的Sequential API将这些新图层堆叠在基础模型之上。...进一步提高性能的一种方法是与顶级分类器的训练一起“微调”预训练模型的顶层的权重。此训练过程将强制将基本模型权重从通用要素图调整为专门与数据集关联的要素。阅读更多这里官方TensorFlow网站上。...TensorFlow提供SavedModel格式作为导出模型的通用格式。在引擎盖下，Keras模型完全按照TensorFlow对象进行指定，因此可以将其导出得很好。...TensorFlow服务服务器期望输入图像尺寸为（1,128,128,3），其中“1”是批量大小。使用Keras库中的图像预处理工具将输入图像加载并转换为所需的尺寸。

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TensorFlow 2.0 快速入门指南：第一部分

然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。...这个想法是您在功率更高的机器上训练模型，然后使用工具将模型转换为.tflite格式。然后将模型加载到您选择的设备中。...二、Keras：TensorFlow 2 的高级 API 在本章中，我们将讨论 Keras，这是 TensorFlow 2 的高级 API。...保存和加载 Keras 模型 TensorFlow 中的 Keras API 具有轻松保存和恢复模型的能力。这样做如下，并将模型保存在当前目录中。...3 ：使用 Keras 函数式 API 方法 4 ：通过将tf.keras.Model对象子类化有关这四种方法的详细信息，请参考第 2 章“TensorFlow 2 的高级 API，Keras”。

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面向计算机视觉的深度学习：1~5

可以添加另一个卷积层，以将采样特征从第一卷积层转换为更好的特征。...在本章中，我们将通过了解以下主题来学习对象检测技术和实现行人检测：基础知识以及定位和检测之间的区别各种数据集及其描述用于对象定位和检测的算法 TensorFlow API 用于对象检测训练新的对象检测模型...在下一节中，我们将看到更有效地处理检测问题的算法。检测对象对象检测算法有多种变体。这里讨论了对象检测 API 附带的一些算法。...该 API 建立在 TensorFlow 之上，旨在用于构建，训练和部署对象检测模型。这些 API 支持对象检测和定位任务。预训练模型的可用性可对新数据进行微调，从而加快训练速度。...TensorFlow 对象检测 API 使用 protobuf 导出模型权重和训练参数。

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Reddit网友吐槽：从PyTorch转投TensorFlow后，没人搭理我的问题

新智元报道来源：Reddit 编辑：肖琴【新智元导读】随着PyTorch逐渐成为增长最快的深度学习框架，尤其在深度学习研究中占据主导地位，许多从TensorFlow转PyTorch的研究人员表示...从Reddit网友的评论来看，从TensorFlow转PyTorch的研究人员往往有“真香”之感，但从PyTorch转TensorFlow怎样呢？...从PyTorch转TensorFlow后，没有人回答我的问题帖主DisastrousProgrammer描述了他从PyTorch转到TensorFlow后的无所适从——遇到问题搜索不到答案。...当我有关于TF 2.0的问题时，我经常做的是：在搜索查询中将“tensorflow”替换为“keras”，更有可能找到最佳答案。直接查看TF 2.0源代码这两个都不是用户友好的寻求帮助的选择。...当然了，TensorFlow仍然很受欢迎，起码在生产环境被大量使用。但有没有人真正喜欢TensorFlow而不是PyTorch的呢？

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第12章使用TensorFlow自定义模型并训练

然后将超参数存为属性，使用keras.activations.get()函数（这个函数接收函数、标准字符串，比如“relu”、“selu”、或“None”），将activation参数转换为合适的激活函数...用Keras来实现：自动检测hidden属性包含可追踪对象（即，层），内含层的变量可以自动添加到整层的变量列表中。类的其它部分很好懂。...然后从训练集随机批次采样。在tf.GradientTape()内部，对一个批次做了预测（将模型用作函数），计算其损失：损失等于主损失加上其它损失（在这个模型中，每层有一个正则损失）。...TF 函数规则大多数时候，将Python函数转换为TF函数是琐碎的：要用@tf.function装饰，或让Keras来负责。...自定义Keras组件可以包含任意Python代码吗，或者Python代码需要转换为TF函数吗？如果想让一个函数可以转换为TF函数，要遵守设么规则？什么时候需要创建一个动态Keras模型？怎么做？

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SavedModel格式TensorFlow模型转为frozen graph

本文介绍基于Python的tensorflow库，将tensorflow与keras训练好的SavedModel格式神经网络模型转换为frozen graph格式，从而可以用OpenCV库在C++等其他语言中将其打开的方法...而在C++中读取神经网络模型，首先是可以借助tensorflow库的C++ API来实现，但是这种方法非常复杂——完整的TensorFlow C++ API部署起来非常困难——需要系统盘至少40 G到50...因此，如果希望基于OpenCV库读取tensorflow中SavedModel格式的模型，就需要首先将其转换为frozen graph格式；那么，本文就介绍一下这个操作的具体方法，并给出2种实现这一转换功能的...接下来，我们从初始模型中获取其签名。...再次，通过convert_variables_to_constants_v2()函数，将图中的变量转换为常量，并基于as_graph_def()定义1个冻结图。

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Object Detection API 现已支持 TensorFlow 2

正如我们在今年早些时候举办的 TensorFlow 开发者峰会上所述，我们正在打造更具兼容性的 TF 生态系统，这样您就能够将喜爱的库和模型与 TF 2.x 一起搭配使用。...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。...将特征提取器/主干网络视为特定于 TF1 或 TF2 的对象。我们将继续维护通过 tf-slim 实现的 TF1 主干网络，并引入通过 Keras 实现的 TF2 主干网络。...为了让用户尽可能轻松地从 TF1 迁移到 TF2，我们努力确保，使用 OD API 配置语言的模型规范在 TF1 和 TF2 中能够产生同等的模型架构，并且不论模型在哪个 TF 版本中训练，都可达到相同的数值性能水平...在接下来的几个月里，我们会继续将大型代码库从 TF1 迁移到 TF2。

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高效的TensorFlow 2.0：应用最佳实践以及有什么变化

API清理许多API在TF 2.0中消失或改变位置，有些则被替换为等效的2.0版本 — tf.summary、tf.keras.metrics和tf.keras.optimizers。...自动替换为新方法的最简单方法是使用v2升级脚本。 Eager执行 TensorFlow 1.X要求用户调用tf. API手动将抽象语法树（图）拼接在一起。...使用Keras图层和模型来管理变量 Keras模型和图层提供方便的变量和 trainable_variables 属性，以递归方式收集所有关联变量，这样可以轻松地将变量本地管理到它们的使用位置。...Keras层/模型继承自tf.train.Checkpointable并与@ tf.function集成，这使得直接获得检查点或从Keras对象导出SavedModel成为可能。...标准化Keras：TensorFlow 2.0中的高级API指南

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tensorflow Object Detection API使用预训练模型mask r-cnn实现对象检测

构建自动车牌识别系统

TensorFlow 2.0 的新增功能：第三、四部分

TensorFlow进入图神经网络时代

【干货】TensorFlow 2.0官方风格与设计模式指南（附示例代码）

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【重磅】TensorFlow 1.0 官方正式发布，重大更新及5大亮点

PyTorch、TensorFlow最新版本对比，2021年了你选谁？

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TensorFlow 2.0入门

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SavedModel格式TensorFlow模型转为frozen graph

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