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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。...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。...对于我们的实例，它只是一个类。 item { id: 1 Name: santa } 创建配置文件 对于训练，我们使用faster_rcnn_inception_resnet配置文件作为基础。...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。

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简易版物体识别

这是一个帮助我们实现对象检测算法作为解决方案工具的解决方案。...通过简单的调用神经网络的额模型并将图片作为输入可以使你的编码 变得更容易。最终，你可以在工作目录下得到输出结果。...这有一个简单的函数可以打印出名字和通过网络预测得到的概率。 ? 在这种情况下，我们引用了三个输出项，输出图像，检测到的对象的名称及其概率百分比。我们有图像，这里是proba的百分比。...66.24709963798523 car : 52.94407606124878 bicycle : 91.05990529060364 person : 86.73182129859924 不一定按顺序给出，我们的模型已成功检测到我作为前景中的人...如果你还没有对此做出响应，可以阅读这篇文章，它提供了有关如何使用对象检测的七个有趣想法。记住，不要局限于这些想法！

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    ShapeShifter: Robust Physical Adversarial Attack on Faster R-CNN Object Detector

    作为一个案例研究，我们生成了一些反向干扰的停止信号，这些信号可以被更快的R-CNN作为实际驱动测试中的目标对象持续错误地检测到。我们的贡献概述如下。...4.2、扩展到攻击Faster R-CNN一个目标检测器 采用一个图像作为输入，并且输出N个检测目标。每个检测包含一个预先定义K类的分布和检测到的目标位置，用4个坐标表示。...请注意，根据输入图像，对象检测器可以输出更多或更少的检测目标，但是为了简单起见，我们选择按置信度排序的前n个检测目标。如第2.2节所述，Faster R-CNN采用两阶段方法。...低于30%的置信值被认为未被检测到;我们决定使用30%的阈值，而不是Tensorflow目标检测API中默认的50%，来对我们自己(“攻击者”)施加更严格的要求。...例如,我们实现了目标成功率87%,误导目标探测器探测停车标志作为一个人,以及更高的诸多成功率93%当我们攻击的目标是使检测器未能检测到停车标志(如15 ' 0◦)或检测它的类不是一个停车标志。

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    使用Python中的ImageAI进行对象检测

    ImageAI利用了几种脱机工作的API-它具有对象检测，视频检测和对象跟踪API，无需访问互联网即可调用它们。ImageAI利用了预先训练的模型，可以轻松地进行定制。...对于本教程，我们需要以下文件夹： 对象检测：根文件夹 模型：存储预先训练的模型 输入：存储要在其上执行对象检测的图像文件 输出：存储带有检测到的对象的图像文件 创建文件夹后，Object detection...input_image是我们正在检测的图像所在的路径，而output_image_path参数是将图像与检测到的对象一起存储的路径。...此函数返回一个字典，其中包含图像中检测到的所有对象的名称和百分比概率。...，您可以看到每个检测到的对象的名称及其百分比概率，如下所示： 输出 car : 54.72719073295593car : 58.94589424133301car : 62.59384751319885car

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    校园视频AI分析识别算法 TensorFlow

    校园视频AI分析识别算法通过分布式TensorFlow模型训练，校园视频AI分析识别算法对学生的行为进行实时监测，当系统检测到学生出现打架、翻墙、倒地、抽烟等异常行为时算法将自动发出警报提示。...TF生成会话的时候，可愿意通过设置tf.log_device_placemaent参数来打印每一个运算的设备。...目前采用TensorFlow平台作为模型训练的受选择，在生产环境下进行深度学习的公司有ARM、Google、UBER、DeepMind、京东等公司。...校园视频AI分析识别算法训练过程中TensorFlow主要特性有：使用灵活：TensorFlow是一个灵活的神经网络学习平台，采用图计算模型，支持High-Level的API，支持Python、C++、...Session()调用sess的run()方法来执行图result = sess. run(product)//product是op计算的输出.result是一个numpy类的对象//'run(product

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    教程 | 教Alexa看懂手语，不说话也能控制语音助手

    然而，在馈入 kNN 之前，图像首先通过名为 SqueezeNet 的小型神经网络。然后，将该网络倒数第二层的输出馈入 kNN，这样就可以训练自己的类了。...然后，我使用网页端 API 进行语音合成，用以说出检测到的标签。 5. 如果说出的单词是 'Alexa'，它会唤醒附近的 Echo 并开始监听指令。...确保不会检测到任何符号，除非已经说过唤醒词 Alexa。 2. 添加一个完整的全部类别的训练集，我将空闲状态归类为「其他」（空背景，我懒散地垂着手臂站着等等）。这可以防止误检单词。 3....在接受输出之前设置高阈值以减少预测错误。 4. 降低预测率。不要以最大帧速率进行预测，控制每秒的预测量有助于减少错误的预测。 5. 确保已在该短语中检测到的单词不再用于预测。 6....，那么通过将「weather」标记为终端词，可以在检测到该词时正确地触发转录。虽然很有效，但这意味着用户必须在训练期间将单词标记为终端，并且假设这个单词仅出现在查询指令的结尾。

    2.7K20

    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。...如果一切顺利的话，应用启动，找到你的对象的一些图片，看看这个模型是否能够检测到它们。以下是我在手机上做的一些检测： ? 穿着和服的皮卡丘 ? 几个皮卡丘。...其中大部分没有被检测到 总结和回顾 在本文中，我解释了使用TensorFlow对象检测库来训练自定义模型的所有必要步骤。

    2.7K50

    零基础学 OpenCV + Python 图像处理：手把手带你做人脸识别（附代码+典型案例）

    输出：人脸的坐标、大小等。 人脸识别（Face Recognition）： 目标：在检测到的人脸区域中，判定该人脸属于谁（即身份归属）。...打印检测到的人脸数量 print(f'共检测到 {len(faces)} 张人脸') # 8....CascadeClassifier 会加载 XML 文件并生成一个用于检测的对象。若加载失败（路径错误或文件损坏），会返回一个空的 CascadeClassifier。...运行脚本 python face_detect_static.py 如果检测到人脸，会在命令行打印 共检测到 X 张人脸，并弹出窗口展示带有绿色方框的人脸区域。...下面以“检测到人脸时，将该帧保存为图片”作为一个典型功能示例。 7.1 思路讲解 实时帧检测：与上节“摄像头实时检测”保持一致，每帧都识别人脸，返回一组 (x, y, w, h)。

    2.7K62

    使用 YOLO 进行对象检测：保姆级动手教程

    目标检测作为计算机视觉中的一项任务 我们在生活中每天都会遇到物体。环顾四周，您会发现周围有多个物体。作为人类，您可以轻松检测和识别您看到的每个物体。...顾名思义，一次“查看”就足以找到图像上的所有对象并识别它们。 在机器学习术语中，我们可以说所有对象都是通过一次算法运行检测到的。...YOLO 作为 TensorFlow 和 Keras 中的物体检测器 机器学习中的 TensorFlow 和 Keras 框架 框架在每个信息技术领域都是必不可少的。机器学习也不例外。...我们获取每个检测到的对象的类名、框大小和坐标： predict() 方法中有多个参数，让我们指定是否要使用预测的边界框、每个对象的文本名称等绘制图像。...回顾一下，模型所做的检测以一种方便的 Pandas DataFrame 形式返回。我们获取每个检测到的对象的类名、框大小和坐标。

    7.9K12

    ImageAI：专为没有机器学习背景的程序员设计，让你十行代码搞定对象检测

    ，在第二行中将模型类型设置为RetinaNet，第三行中将模型路径设置为RetinaNet模型的路径，第四行中将模型加载到的对象检测类，然后在第五行调用检测函数并解析输入图像路径和输出图像路径。...，然后在第二行中打印出在图像中检测到的每个对象上模型的名称和概率的百分比。...ImageAI支持许多强大的对象检测过程定制。比如能够提取图像中检测到的每个物体的图像。...– 自定义对象检测：使用我们提供的CustomObject类，可以使检测类报告一个或几个特定对象的检测结果。...– 输入类型：你可以指定并解析图像的文件路径、Numpy数组或图像的文件流作为输入图像 – 输出类型：你可以指定detectObjectsFromImage函数应该以文件或Numpy数组的形式返回图像

    1.1K40

    【业界】Facebook发布开源“Detectron”深度学习库，用于对象检测

    几个星期后，谷歌发布了此版本的Tensorflow图像识别API。两个库都实现了最新的深度学习算法，用于对象检测。 ?...谷歌的Tensorflow图像识别API于2017年6月首次发布，是近40个不同深度学习项目中更大型Tensorflow研究库的一部分。...目标检测仍然是计算机视觉领域的一个具有挑战性的分支，但在计算机视觉领域中的许多方面都有应用，从数码相机的简单人脸检测到图像检索和视频监控。...基于R-CNN的算法通过使用多种不同大小的滑动窗口来处理各种尺寸的检测对象。对象检测算法的YOLO（只看一次）类算法在图像上应用一次性网格，并使用不同的特征提取和决策架构。...这个重要的创新被称为实例分割，并且将每个像素归类为归属或不归属于推断的对象。 调查表明，TensorFlow对象检测API更容易用于训练专有模型。

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    如何用10行代码完成目标检测

    像其他的计算机技术一样，对象检测的广泛的创造性和惊人的用途肯定会来自计算机程序员和软件开发人员的努力。 在应用程序和系统中使用现代的对象检测方法，并基于这些方法构建新的应用程序不是一项简单的任务。...一旦结果打印到控制台中，转到您的FirstDetection.py所在的文件夹，您将发现保存了一个新图像。看看下面的两个图像样本和检测后保存的新图像。 检测前: ? 检测后： ?...数据结果 我们可以看到程序会打印输出一些各个物体的概率数据： person : 55.8402955532074 person : 53.21805477142334 person : 69.25139427185059...,将模型类型设置为RetinaNet在第二行,设置模型路径的路径在第三行RetinaNet模型,该模型加载到对象检测类在第四行,然后我们称为检测函数,解析输入图像的路径和输出图像路径在第五行。...，然后在第二行打印出图像中检测到的每个对象的模型名称和百分比概率。

    83430

    独家 | 在浏览器中使用TensorFlow.js和Python构建机器学习模型（附代码）

    谷歌的预训练模型：TensorFlow.js配备了一套由谷歌预训练的模型，用于对象检测、图像分割、语音识别、文本毒性分类等任务。...我们在控制台得到上述操作的输出： ? 如果你想深入阅读有关Core API的更多信息，那么我建议你阅读CoreAPI官方文档。...该算法只是简单地估计关键身体关节的位置。 检测到的关键点设置为“Part”和“ID”索引，置信度得分在0.0和1.0之间(1.0是最高的)。 ? 以下是PoseNet给出的输出类型的示例： ?...'score'是指模型的置信度 'part'表示检测到的身体关节/关键点 'position'包含检测到的部分的x和y位置 我们不必为此部分编写代码，因为它是自动生成的。...步骤3：显示检测到的人体关节 我们知道被检测到的人体关节及其x和y位置。现在，我们只需要在视频上画出它们来显示检测到的人体关节。

    2K20

    在浏览器中使用TensorFlow.js和Python构建机器学习模型（附代码）

    谷歌的预训练模型：TensorFlow.js配备了一套由谷歌预训练的模型，用于对象检测、图像分割、语音识别、文本毒性分类等任务。...我们在控制台得到上述操作的输出： ? 如果你想深入阅读有关Core API的更多信息，那么我建议你阅读CoreAPI官方文档。...该算法只是简单地估计关键身体关节的位置。 检测到的关键点设置为“Part”和“ID”索引，置信度得分在0.0和1.0之间(1.0是最高的)。 ? 以下是PoseNet给出的输出类型的示例： ?...'score'是指模型的置信度 'part'表示检测到的身体关节/关键点 'position'包含检测到的部分的x和y位置 我们不必为此部分编写代码，因为它是自动生成的。...步骤3：显示检测到的人体关节 我们知道被检测到的人体关节及其x和y位置。现在，我们只需要在视频上画出它们来显示检测到的人体关节。

    2.6K00

    只需连接电脑摄像头，就能用深度学习进行实时对象检测

    Tensorflow 对象检测模型 你可以在 tensorflow 库中轻松找到上述神经网络架构的预训练模型。它们统称为 tensorflow 检测模型集合。...任何检测到的对象都将通过可视化模块，在图像中检测到的对象周围放置彩色边界框。 我们还添加了一个跟踪模块，用于显示房间是否为空以及房间内的人数。这些数据将被存储在单独的.csv 文件中。...一旦我们得到 tensorflow 的预测结果，这些预测/检测值将被插入到输出队列中，然后通过 object_tracker 类的可视化模块，最后我们将处理后的帧写入单独的文件并将结果显示给用户。...我们将利用 Python 中的多线程来提高处理视频帧的速度。 下面的 worker 函数将从输入队列中获取帧数据，加载 tensorflow 模型并将任何检测结果传回输出队列。...这是与主线程分开运行的。 ? 当然，为了可视化检测，我们需要传递检测到的类标签，它们各自的置信度，边界框颜色和坐标，并将它们绘制到帧图像上。 ?

    1.6K20

    10行代码实现目标检测，请收下这份教程

    ，第二行将模型的类型设置为 RetinaNet，并在第三行将模型路径设置为 RetinaNet 模型的路径，第四行将模型加载到的目标检测类，第五行调用目标检测函数，解析输入的和输出的图像路径。...eachObject["percentage_probability"] ) 在上面的2行代码中，第一行迭代执行 detector.detectObjectsFromImage 函数并返回所有的结果，然后在第二行打印出所检测到的每个目标的名称及其概率值...ImageAI 支持许多强大的目标检测过程。其中之一就是能够提取图像中检测到的每个目标。...你可以增加高确定性目标的检测概率，或者在需要检测所有可能对象的情况下降低该概率值。...Custom Objects Detection：使用所提供的 CustomObject 类，如此检测类函数将打印出一个或几个唯一目标的检测结果。

    84610

    10行代码实现目标检测，请收下这份教程

    ，第二行将模型的类型设置为 RetinaNet，并在第三行将模型路径设置为 RetinaNet 模型的路径，第四行将模型加载到的目标检测类，第五行调用目标检测函数，解析输入的和输出的图像路径。...eachObject["percentage_probability"] ) 在上面的2行代码中，第一行迭代执行 detector.detectObjectsFromImage 函数并返回所有的结果，然后在第二行打印出所检测到的每个目标的名称及其概率值...ImageAI 支持许多强大的目标检测过程。其中之一就是能够提取图像中检测到的每个目标。...你可以增加高确定性目标的检测概率，或者在需要检测所有可能对象的情况下降低该概率值。...Custom Objects Detection：使用所提供的 CustomObject 类，如此检测类函数将打印出一个或几个唯一目标的检测结果。

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    深度学习框架TensorFlow 官方文档中文版

    源 op 的输出被传递给其它 op 做运算. Python 库中, op 构造器的返回值代表被构造出的 op 的输出, 这些返回值可以传递给其它 op 构造器作为输入....启动图的第一步是创建一个 Session 对象, 如果无任何创建参数, 会话构造器将启动默认图. 欲了解完整的会话 API, 请阅读Session 类. ?...一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测. 如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作....Fetch 为了取回操作的输出内容, 可以在使用 Session 对象的 run() 调用 执行图时, 传入一些 tensor, 这些 tensor 会帮助你取回结果....TensorFlow 还提供了 feed 机制, 该机制 可以临时替代图中的任意操作中的 tensor 可以对图中任何操作提交补丁, 直接插入一个 tensor. feed 使用一个 tensor 值临时替换一个操作的输出结果

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